MATLAB实现广义回归神经网络的智能货运量预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建广义回归神经网络(GRNN)模型，提供数据预处理、参数优化与高精度货运量预测功能。通过自动寻优平滑因子，有效提升预测准确性，适用于物流与供应链管理场景。

详 情 说 明

智能货运量预测系统（基于广义回归神经网络）

项目介绍

本项目开发了一套基于广义回归神经网络（GRNN）的智能货运量预测系统。系统能够对历史货运数据进行建模分析，实现对未来货运量的高精度预测。通过集成数据预处理、参数优化、多期预测和可视化展示等功能，为物流规划、资源调配等决策提供科学依据。

功能特性

• 高精度预测模型：构建完整的GRNN神经网络，实现对货运量的精准预测。
• 数据预处理模块：提供数据清洗、归一化和特征选择功能，确保数据质量。
• 自动参数优化：采用优化算法自动寻找最佳平滑因子（spread），提升模型性能。
• 多期预测能力：支持短期、中期等不同时间跨度的货运量预测。
• 可视化与评估：生成预测结果图表和精度评估报告（包含RMSE、MAE、R²等指标）。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 历史货运量时间序列数据（日期、货运量值） - 相关影响因素数据（如GDP、工业产值、季节因子等） - 设置预测周期、训练测试集比例等参数

1. 运行预测系统：

- 系统将自动进行数据预处理、模型训练和参数优化 - 生成训练完成的GRNN模型和未来货运量预测结果

1. 查看输出结果：

- 获得未来周期的预测值及置信区间 - 查看模型性能评估报告和可视化图表 - 获取参数优化过程记录和最佳参数推荐

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据读取与预处理、广义回归神经网络的构建与训练、模型参数的自动优化、多期货运量预测的执行、预测结果的可视化展示以及模型性能评估报告的生成。通过该文件可实现从数据输入到结果输出的完整预测流程。