基于Elman神经网络的电力负荷预测MATLAB如何实现？

%% 清空环境变量

clc;

clear all

close all

nntwarn off;

%% 数据载入

load data;

a=data;

%% 选取训练数据和测试数据

for i=1:6

    p(i,:)=[a(i,:),a(i+1,:),a(i+2,:)];

end

% 训练数据输入

p_train=p(1:5,:);

% 训练数据输出

t_train=a(4:8,:);

% 测试数据输入

p_test=p(6,:);

% 测试数据输出

t_test=a(9,:);

% 为适应网络结构 做转置

p_train=p_train';

t_train=t_train';

p_test=p_test';

%% 网络的建立和训练

% 利用循环，设置不同的隐藏层神经元个数

nn=[7 11 14 18];

for i=1:4

    threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];

    % 建立Elman神经网络 隐藏层为nn(i)个神经元

    net=newelm(threshold,[nn(i),3],{'tansig','purelin'});

    % 设置网络训练参数

    net.trainparam.epochs=1000;

    net.trainparam.show=20;

    % 初始化网络

    net=init(net);

    % Elman网络训练

    net=train(net,p_train,t_train);

  &nb