基于MATLAB的遗传算法优化Elman神经网络回归预测系统

资 源 简 介

本项目实现遗传算法优化的Elman神经网络回归模型，支持复杂时间序列的全局参数优化与预测。适用于非线性数据建模，提升预测精确度与稳定性，代码结构清晰，便于集成应用。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的Elman神经网络回归建模与预测系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的Elman神经网络回归模型，该模型通过遗传算法(GA)对网络权值和阈值进行全局优化。系统核心特点在于引入了具有反馈连接的上下文层，能够有效记忆历史信息，特别适用于处理具有时间依赖特性的复杂序列数据。通过结合遗传算法的强大全局搜索能力，显著提升了传统Elman网络在非线性回归建模中的收敛速度和预测精度。

功能特性

• 改进网络结构：采用Elman神经网络架构，包含上下文层记忆单元，增强时序信息处理能力
• 智能参数优化：利用遗传算法全局优化网络初始权值和阈值，避免局部最优问题
• 多维时序分析：支持多变量时间序列回归建模与预测
• 可视化分析：提供完整的训练过程监控、性能评估和预测结果可视化
• 置信区间估计：输出预测结果的置信区间，评估预测不确定性
• 全面性能评估：计算MSE、R²、MAE等多指标评估模型性能

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集（M×N矩阵，M为样本数，N为特征维度）
2. 参数设置：配置网络结构参数（各层节点数）和遗传算法参数（种群大小、迭代次数等）
3. 模型训练：运行主程序进行GA优化和网络训练
4. 预测应用：输入待预测序列，获取回归预测结果及性能指标
5. 结果分析：查看训练曲线、预测对比图和统计指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 推荐内存：8GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括数据加载与预处理、遗传算法种群初始化与进化优化、Elman神经网络结构构建与训练过程控制、模型性能验证与多维度评估指标计算、预测结果可视化输出以及用户交互界面管理。该文件整合了所有关键技术模块，提供了完整的从数据输入到预测输出的端到端解决方案。