MATLAB基础应用精讲-【数模应用】基于Elman神经网络预测股价（附MATLAB和python代码实现）
目录
前言
算法原理
Elman 神经网络结构
Elman 神经用络学习过程
算法步骤
基于LSTM神经网络的美股股指价格趋势预测模型
研究方法
1. 数据收集与处理
2. LSTM神经网络建模
3. 数据预处理
4. 模型训练与验证
模型优势与局限性
1. 优势
2. 局限性
代码
优缺点
优点:
缺点:
代码实现
python
MATLAB
基于鲸鱼算法优化的Elman神经网络数据预测
前言
ELMAN神经网络是一种经典的反馈神经网络，用于处理序列数据和时序任务。在回归预测方面，ELMAN神经网络可以用于预测连续变量的未来数值。
ELMAN神经网络的结构包括一个输入层、一个隐含层、一个反馈连接层和一个输出层。反馈连接层将隐含层的输出作为输入，并通过一个固定时间延迟来实现对时间序列信息的记忆。这种结构使得ELMAN神经网络能够捕捉时间序列数据中的动态模式和关联关系。
在ELMAN神经网络的回归预测研究中，首先需要准备输入数据的序列样本和对应的目标变量。然后，确定网络的结构和参数设置，包括选择合适的隐含层节点数、学习率等。
接下来，进行网络的训练过程。通过迭代地将输入样本序列输入网络，并调整权重和偏置，使得网络的输出逐渐接近目标变量。通常使用误差函数（例如均方误差）来度量网络输出与目标变量之间的差异，并使用反向传播算法进行权重更新。
训练完成后，可以使用已训练好的ELMAN神经网络来进行回归预测。给定新的输入样本序列，通过前向传播算法计算网络的输出，并得到预测结果。
ELMAN神经网络在回归预测任务中具有一定的优势，特别适用于处理具有时序特性的数据