基于Elman神经网络的回归预测模型
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简介：
本研究提出了一种基于Elman循环神经网络的回归预测模型，用于改善时间序列数据的预测精度。通过引入上下文层捕捉长期依赖关系，此模型在多个数据集上展示了优越性能。
Elman神经网络回归预测的MATLAB代码实现包括以下内容：
- 内置数据集可以直接使用，无需具备任何先验知识。
- 详细的注释便于学习理解。
- 包括一份详尽的操作指南以及注意事项。
该代码具有如下特点：
1. 分节设置且详细注释，方便学习和修改；
2. 自动优化隐藏层节点数量，减少实验工作量；
3. 提供精细的图表展示结果，并包含所有可能的结果图像；
4. 计算并显示多种误差指标（如SSE、MAE、MSE、RMSE、MAPE）以及预测准确率和相关系数R等，以全面评估模型性能。
5. 最终输出测试集的具体效果。
此代码为高质量资源，内容丰富且实用。
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