Matlab实现基于GA-Elman遗传算法优化神经网络多输入单输出回归预测（含完整的程序，GUI设计和代码详解）

内容概要：本文详细介绍了如何在 Matlab 中实现基于遗传算法（GA）优化的 Elman 神经网络，用于多输入单输出（MISO）的回归预测任务。文章首先介绍了项目的背景、目标和意义，然后详细描述了数据预处理、模型构建、遗传算法优化、模型训练、评估与结果可视化的过程。项目采用递归神经网络（RNN）结构，结合遗传算法优化初始参数，提高了模型的训练效率和预测精度。同时，提供了完整的程序代码、GUI 设计和代码详解。 适合人群：对神经网络和遗传算法有一定了解的研究人员和工程师，尤其是希望使用 Matlab 实现复杂回归预测任务的读者。 使用场景及目标：①适用于能源管理、金融分析、工业控制等领域的非线性时间序列预测；②优化神经网络的训练过程，避免局部最优；③提高模型的预测精度和鲁棒性。 其他说明：项目不仅提供了详细的理论和实现方法，还包括了完整的代码和 GUI 设计，有助于快速上手和实际应用。