该源代码可直接应用于数据替换，无需额外基础代码注释。非常详细的演示了Elman神经网络回归预测的过程，适合学习和研究。代码包括以下内容：（1）详细的分节设置和注释，便于学习理解。（2）实现了隐含层节点范围的自动确定和寻优过程，提供了误差寻优结果，帮助减少实验过程。（3）生成了精细的图表结果。 （4）提供了丰富的误差指标计算，包括误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率、相关系数R等指标，结果种类丰富全面。（5）最后输出并展示了测试集的结果。