泛化回归神经网络GRNN(generalized regression NN)应用实例

资 源 简 介

泛化回归神经网络GRNN(generalized regression NN)应用实例

详 情 说 明

泛化回归神经网络（GRNN）是一种基于统计学理论的神经网络模型，特别适用于解决回归问题，如数值预测或连续变量估计。相比传统的回归方法，GRNN在非线性数据建模中表现优异，且训练速度快，适合对实时性要求较高的场景。

GRNN的核心思想是利用Parzen窗密度估计来逼近输入数据的概率分布，从而直接得到输出值。其网络结构通常由输入层、模式层、求和层和输出层组成，其中模式层存储训练样本，求和层负责对样本加权平均。由于GRNN不需要迭代训练，只需一次传递即可完成模型构建，这使其在小样本或中等规模数据集中非常高效。

实际应用中，GRNN常见于以下场景： 金融预测：如股票价格趋势或汇率波动分析，利用历史数据快速建模。 工业控制：实时预测设备参数（如温度、压力），辅助调整生产流程。 医学诊断：基于患者体征数据预测疾病风险值，提供连续概率输出。

使用GRNN时需注意两点：一是其计算复杂度随样本量增长而增加，可通过聚类减少模式层节点；二是平滑因子的选择显著影响结果，需通过交叉验证调优。

通过结合领域特征和适当的参数调整，GRNN能以简单结构实现高精度回归任务，是机器学习工具箱中值得关注的轻量级算法。