基于哈里斯鹰算法优化的ELMAN神经网络实现数据回归预测
ELMAN神经网络是一种常用于时间序列数据建模与预测的递归神经网络。为了进一步提高其性能，可以使用优化算法对ELMAN神经网络进行训练。本文将介绍如何使用哈里斯鹰算法优化ELMAN神经网络实现数据回归预测，并提供相应的MATLAB代码。
首先，我们需要准备一些数据用于训练和测试。假设我们有一个包含N个样本的数据集，每个样本包含D个特征和一个目标值。我们将数据集划分为训练集和测试集，其中训练集用于训练ELMAN神经网络，测试集用于评估预测性能。
接下来，我们将使用MATLAB中的Neural Network Toolbox来构建ELMAN神经网络。下面是一个简单的ELMAN神经网络的示例代码：
% 创建ELMAN神经网络
net = newelm(X, Y, [10]);
% 设置ELMAN神经网络的参数
net