用广义回归神经网络预测时间序列数据 GRNN处理时间序列

资 源 简 介

用广义回归神经网络预测时间序列数据 GRNN处理时间序列

详 情 说 明

广义回归神经网络(GRNN)是一种基于非线性回归理论的前馈神经网络，特别适用于时间序列预测任务。与传统的BP神经网络相比，GRNN具有网络结构简单、训练速度快、不需要反复迭代调参等优势。

在时间序列预测中，GRNN通过以下核心机制工作：首先通过径向基函数计算输入样本与训练样本的模式相似度，然后基于概率密度函数进行非线性回归。其独特的单次学习特性使其能够快速建立输入输出之间的映射关系，这对时间序列这种具有时效性的数据尤为重要。

使用MATLAB实现时需要注意几个关键点：平滑因子的选择直接影响预测精度，通常需要通过交叉验证确定最优值；输入层的延迟步数设置需要符合时间序列的自相关性特征；输出层设计要考虑单步预测还是多步预测的需求。

相比传统ARIMA等统计方法，GRNN能自动捕捉时间序列中的非线性特征，而相比深度学习模型，它又避免了复杂的超参数调优过程。这种平衡使GRNN成为中等规模时间序列预测的理想选择，特别是在需要快速部署和中等精度要求的场景中。