基于Matlab的灰狼算法优化ELMAN回归预测

基于Matlab的灰狼算法优化ELMAN回归预测

在机器学习和预测分析中，ELMAN神经网络是一种经典的循环神经网络（RNN）模型，可用于时间序列预测和回归分析。然而，为了获得更好的预测性能，我们可以结合优化算法来进一步改进ELMAN模型的训练过程。这篇文章将介绍如何使用灰狼算法对ELMAN回归模型进行优化，并提供相应的Matlab源代码。

首先，我们需要了解ELMAN神经网络的结构和工作原理。ELMAN网络由输入层、隐藏层、上下文层和输出层组成。隐藏层和上下文层之间存在反馈连接，使得ELMAN网络可以处理时间序列数据。通过训练，网络能够学习到时间序列中的模式和趋势，并用于预测未来的数值。

接下来，我们将介绍灰狼算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）。灰狼算法是一种基于自然界灰狼群体行为的优化算法，模拟了灰狼个体之间的捕食与追逐过程。该算法具有全局搜索能力和快速收敛性，适用于解决各种优化问题。

现在，我们将结合ELMAN回归模型和灰狼算法来进行时间序列预测任务。以下是使用Matlab实现的代码示例：

% 参数设置
Max_iteration = 100;    % 最大迭代次数
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