请给我一段日径流量的预测的Elman神经网络模型的Matlab代码

好，以下是一段使用Elman神经网络模型进行日径流量预测的Matlab代码：

首先，加载数据集：

load('data.mat'); % 加载数据集

然后，将数据集分为训练集和测试集：

train_data = data(:, 1:500); % 取前500天的数据作为训练集
test_data = data(:, 501:end); % 取后面的数据作为测试集

接下来，对数据进行归一化处理：

train_norm = normalize(train_data, 'range'); % 将训练集归一化到 [0,1] 范围内
test_norm = normalize(test_data, 'range'); % 将测试集归一化到 [0,1] 范围内

然后，设置网络参数：

hiddenSize = 10; % 隐含层节点数
inputSize = 1; % 输入层节点数
outputSize = 1; % 输出层节点数
net = newelm(train_norm(1,:), [hiddenSize, outputSize], {'tansig', 'purelin'}, 'traingdx'); % 创建Elman神经网络模型
net.trainParam.epochs = 100; % 最大迭代次数
net.trainParam.goal = 0.001; % 训练目标误差

接着，进行训练：

[x, xi, ai, t] = preparets(net, train_norm(1,:), train_norm(2,:)); % 准备训练数据
net = train(net, x, t, xi, ai); % 训练网络模型

最后，进行预测并绘制预测结果图：

y = net(x, xi, ai); % 对训练集进行预测
y = cell2mat(y); % 将预测结果转换为矩阵
y = denormalize(y, 'range'); % 将归一化后的预测结果还原为原始范围
plot(train_data(2,:), 'b'); % 绘制原始数据曲线
hold on;
plot(y, 'r'); % 绘制预测结果曲线
legend('原始数据', '预测结果');

这段代码实现了对日径流量的预测，你可以根据自己的数据集和需要进行相应的修改。