本文介绍了Elman神经网络如何用于数据回归预测，阐述其递归特性，并提供MATLAB代码示例。通过训练输入输出数据，建立模型预测未知输出，强调实际应用中需根据问题和数据调整网络结构和训练算法以优化性能。
Elman神经网络是一种常用于序列数据建模和预测的递归神经网络模型。在本文中，我们将介绍如何使用Elman神经网络实现数据回归预测，并提供相应的MATLAB代码示例。
神经网络是一种模仿人脑神经系统运作的计算模型，通过学习输入和输出之间的关联关系，能够对未知数据进行预测和推断。Elman神经网络是一种递归神经网络，它在传统的前馈神经网络结构上增加了一个反馈循环连接，使得网络能够对序列数据进行建模。
在数据回归预测任务中，我们的目标是根据已有的输入和输出数据，建立一个模型来预测未知数据的输出。下面是使用Elman神经网络实现数据回归预测的MATLAB代码示例：
% 步骤1：准备数据
% 假设我们有一组输入数据X和对应的输出数据Y
X = [1, 2, 3
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