基于PSO优化Elman神经网络的MATLAB时间序列预测

资 源 简 介

本项目实现了Elman神经网络与粒子群优化（PSO）算法的融合，支持时间序列数据的自动训练与高精度预测。通过PSO优化网络权重与偏置，提升模型收敛速度与预测稳定性，适用于金融、气象等时序分析场景。

详 情 说 明

基于PSO优化的Elman神经网络时间序列预测系统

项目介绍

本项目实现了一种基于粒子群优化（PSO）算法的Elman神经网络时间序列预测系统。Elman神经网络作为一种典型的递归神经网络，具有动态记忆能力，特别适合处理时间序列数据。通过集成PSO优化算法，系统能够自动优化网络权重和偏置参数，克服传统梯度下降方法容易陷入局部最优的问题，从而提高预测精度和模型性能。

功能特性

• 标准Elman网络结构：完整实现包含输入层、隐藏层、上下文层和输出层的标准Elman神经网络架构
• 智能参数优化：集成PSO算法自动优化网络权重和偏置，提升模型收敛性能
• 灵活参数配置：支持自定义网络层结构、神经元数量、PSO种群规模和迭代次数等关键参数
• 全面可视化展示：提供训练误差收敛曲线、PSO优化过程、预测结果对比等多种可视化图表
• 多格式数据支持：兼容CSV格式和MATLAB矩阵数据输入，支持数据标准化预处理
• 完整性能评估：输出均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等多种评价指标

使用方法

1. 数据准备：将时间序列数据整理为CSV格式或MATLAB矩阵文件
2. 参数设置：在配置文件中指定网络结构参数、PSO优化参数和数据划分比例
3. 模型训练：运行主程序启动PSO优化和网络训练过程
4. 结果分析：查看生成的性能指标、可视化图表和预测结果输出
5. 模型应用：使用训练好的最优模型进行新数据的预测分析

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：深度学习工具箱、优化工具箱
• 硬件配置：推荐4GB以上内存，支持并行计算
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据读取与预处理、PSO算法参数初始化、Elman神经网络构建、模型训练过程控制、预测结果计算以及性能可视化展示。该文件通过协调各功能模块的执行流程，实现了从数据输入到结果输出的完整预测分析 pipeline，并提供用户交互界面用于参数配置和结果查看。