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Elman 神经网络的拟合预测模型，适用于多自变量输入和单因变量输出的情况。模型的设计过程挺，代码清晰，注释也到位，适合需要用 Elman 网络时序数据或回归问题的小伙伴。你可以直接替换数据集并运行，快速搭建一个预测模型。而且，模型还可以通过调整一些超参数，比如隐藏层数量、学习率等，来优化性能，提高预测精度。对于金融、气象这类领域的数据，效果相当不错。需要注意的是，虽然代码框架已经给得完整了，但一些复杂的梯度计算没有完全展开。如果你是深度学习的新人，可以适当参考更多资料，自己更好地理解和使用这个工具。