采用广义回归神经网络GRNN进行货运量预测

资 源 简 介

采用广义回归神经网络GRNN进行货运量预测

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式神经网络模型，特别适用于解决复杂的预测问题。在货运量预测场景中，GRNN展现出了独特优势。

GRNN模型的结构包含输入层、模式层、求和层和输出层四部分。其核心思想是通过样本数据直接建立输入与输出之间的映射关系，无需传统神经网络的迭代训练过程，这使得模型具有快速收敛的特性。

相较而言，传统的BP神经网络虽然也能用于货运量预测，但存在训练速度慢、容易陷入局部最优等缺点。BP网络需要反复调整权重参数，训练过程耗时较长。

在实际货运量预测应用中，GRNN通过计算样本间的欧氏距离，利用径向基函数进行非线性转换，最终输出预测结果。这种机制使得模型对历史数据的统计特性捕捉更为准确。

通过预测误差比较可以明显看出，GRNN在货运量预测中的表现通常优于BP神经网络，特别是在样本数据存在噪声或异常值的情况下，GRNN展现出更强的鲁棒性。这主要得益于其基于概率密度的理论基础。