基于竞争算法优化的ELMAN神经网络数据回归预测——matlab实现

基于竞争算法优化的ELMAN神经网络数据回归预测——matlab实现

本文将介绍如何使用matlab实现基于竞争算法优化的ELMAN神经网络进行数据回归预测。首先，我们需要了解什么是ELMAN神经网络。

ELMAN神经网络是一种常用的前向反馈神经网络，其主要特点是隐藏层的神经元在计算输出时还会考虑之前的时序信息，因此它在时间序列预测领域得到了广泛应用。而竞争算法则是一种优化算法，常用于自适应参数寻优，能够有效提高神经网络的性能和精度。

下面，我们将详细介绍如何结合这两种技术实现数据回归预测。

首先，我们需要定义一个ELMAN神经网络。以下是一个基础的ELMAN神经网络构建函数：

net = newelm(P,T,hiddenSize);

其中，P代表输入数据，T代表输出数据，hiddenSize代表隐藏层的大小。我们可以通过调整hiddenSize来增加或减少隐藏层的神经元数目，从而提高或降低模型的预测精度。接着，我们需要定义竞争函数：