采用GRNN（径向基）神经网络预测水资源量

资 源 简 介

采用GRNN（径向基）神经网络预测水资源量

详 情 说 明

GRNN（广义回归神经网络）是一种基于径向基函数的特殊神经网络结构，特别适合处理水资源量预测这类小样本、高精度的回归问题。与传统的BP神经网络相比，GRNN不需要繁琐的训练过程，能够通过一次前向计算就完成预测任务。

在水资源预测应用中，GRNN通过核函数将输入变量映射到高维空间，利用样本间的相似性进行预测。其独特的网络结构包含输入层、模式层、求和层和输出层四部分。模式层中的每个神经元对应一个训练样本，这种设计使其在小样本情况下仍能保持较高精度。

本案例采用的交叉验证方法有效解决了有限数据下的模型评估问题。通过将数据集划分为训练集和验证集多次迭代，既充分利用了有限样本，又避免了过拟合风险。实际应用时只需替换数据文件中的样本，就能快速建立自己的预测模型。

GRNN的预测性能很大程度上取决于平滑因子的选择。建议使用者可以通过网格搜索或优化算法寻找最佳参数，必要时还可以考虑结合其他特征选择方法来提高模型解释性。这种神经网络在水文预测、环境监测等领域都具有广阔应用前景。