GRNN的数据预测

资 源 简 介

本案例中data. mat中共有p.t两组数据,又各含13组数据,代表了1996- 2008 年的货运量和与其相关的各个变量值。将p、t的前12组数据作为网络的训练数据,最后1组数据作为网络的预测数据,建立GRNN神经网络对货运量进行预测。

详 情 说 明

本案例中的data.mat文件中共有p和t两组数据，每组数据包含了13组数据，代表了1996年到2008年的货运量和与其相关的各个变量值。为了建立GRNN神经网络对货运量进行预测，我们将p和t的前12组数据作为网络的训练数据，最后1组数据作为网络的预测数据。通过这样的方式，我们能够更好地对货运量进行预测，并进行相关的分析和决策。