Jeff Elman的神经网络研究Matlab工具箱的探索

这是一份详细的教程，介绍了MATLAB中神经网络工具箱的各个功能和使用方法。

这篇文章总结了Matlab中常用的神经网络工具箱函数命令，让用户能够方便地查阅和使用。

MATLAB神经网络案例分析Elman神经网络在数据预测中的应用，专注于电力负荷预测模型的研究。

Hopfield网络（反馈网络）的仿真：simuhop设计solvehop设计Hopfield网络solvelin设计线性网络rands产生对称随机数learnbp反向传播学习规则learnh Hebb学习规则learnp感知层学习规则learnwh Widrow-Hoff学习规则initlin线性层初始化initp感知层初始化initsm自组织映射初始化plotsm绘制自组织映射图trainbp利用反向传播训练前向网络trainp利用感知规则训练感知层trainwh利用Widrow-Hoff规则训练线性层trainsm利用Kohonen规则训练自组织映射

MATLAB的神经网络工具箱简介涵盖了典型神经网络的激活函数及其在网络输出计算中的应用。设计者可以通过调用工具箱中的设计和训练程序，快速构建各种网络模型，提高工作效率。

BP神经网络在Matlab中的实际编写和Matlab工具箱的使用案例

MATLAB利用其神经网络工具箱，进行数据拟合和预测控制的实现。

这份matlab源码展示了如何利用ELMAN动态递归神经网络进行数据预测，通过递归神经网络的结构和动态机制，有效预测数据的趋势和变化。该源码不仅仅是技术演示，更是数据预测领域中的一次创新尝试。

随着技术的进步，神经网络工具箱在matlab中的数学建模算法变得越来越实用。