现在你有BP神经网络模型的预测值，Elman网络模型的预测值，你想要将这两个模型进行组合以提高预测的精度，可行的对两个模型分别赋权的方法有哪些？

将BP神经网络模型和Elman网络模型进行组合可以采用以下两种常见的权值赋权方法：

1. 等权赋权法：将BP神经网络模型和Elman网络模型的预测值等权重地组合起来，即将两个模型的预测值加权平均，如下所示：

组合预测值 = （BP神经网络模型预测值 + Elman网络模型预测值）/ 2

2. 自适应赋权法：根据训练数据集的特点，通过优化权值，以提高组合模型的性能。自适应赋权法可以有多种实现方式，其中一种常见的做法是利用线性回归或者逻辑回归等算法，将BP神经网络模型和Elman网络模型的预测值作为自变量，将实际值作为因变量，然后通过回归分析得到最优的权值组合，以提高组合模型的性能。