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GRNN的数据预测—基于广义回归神经网络的货物预测

资 源 简 介

GRNN的数据预测—基于广义回归神经网络的货物预测

详 情 说 明

广义回归神经网络(GRNN)是一种常用于数据预测的神经网络模型,其核心优势在于快速的学习能力和较高的预测精度。与传统的神经网络不同,GRNN的隐含层节点采用高斯函数作为激活函数,这使得网络具备局部逼近能力,能够更精准地拟合复杂的数据分布模式。

GRNN的训练过程主要依赖于反向传播(BP)算法来调整网络连接权值,但由于其结构特点,人为干预的参数非常少。网络仅需设置一个阈值,其余的学习过程完全由输入的数据样本驱动。这种特性显著减少了人为假设对预测结果的干扰,使模型的泛化能力更强,尤其适用于货物需求量、市场价格等具有不确定性的预测任务。

此外,GRNN避免了传统神经网络中常见的过拟合问题,因为它通过概率密度函数的形式直接对输入数据进行建模,而非通过复杂的多层非线性变换。这使得GRNN在小样本或高噪声数据环境下仍能保持较高的预测稳定性。