MATLAB实现GRNN多元回归预测代码
时间: 2023-07-28 21:07:29 浏览: 75
以下是使用MATLAB实现的GRNN多元回归预测代码示例:
```matlab
function [Y_pred] = grnn_predict(X, Y, X_test, sigma)
% X: 训练数据输入
% Y: 训练数据输出
% X_test: 测试数据输入
% sigma: 高斯函数的标准差
G = exp(-pdist2(X_test, X) .^ 2 / (2 * sigma ^ 2));
W = bsxfun(@rdivide, G, sum(G, 2));
Y_pred = W * Y;
end
```
其中,`X`和`Y`分别为训练数据的输入和输出,`X_test`为测试数据的输入,`sigma`为高斯函数的标准差。在预测时,直接调用`grnn_predict`函数传入数据即可得到预测结果`Y_pred`。其中,`pdist2`函数用于计算两个矩阵之间的距离,`exp`函数用于计算指数函数,`bsxfun`函数用于对矩阵进行逐元素除法运算。
相关问题
grnn神经网络回归预测 python实现代码
以下是一个简单的GRNN神经网络回归预测的Python实现代码:
```python
import numpy as np
class GRNN:
def __init__(self, sigma):
self.sigma = sigma
def fit(self, X, y):
self.X = X
self.y = y
def predict(self, X_test):
n_samples = self.X.shape[0]
G = np.exp(-np.sum((np.tile(X_test, (n_samples, 1)) - self.X)**2, axis=1) / (2*self.sigma**2))
y_pred = np.sum(G*self.y) / np.sum(G)
return y_pred
```
这个实现代码中使用了numpy库来处理矩阵运算,GRNN的核心公式为:
$$G_i = e^{-\frac{\sum_{j=1}^{n}(x_{test,j}-x_{i,j})^2}{2\sigma^2}}$$
$$y_{pred} = \frac{\sum_{i=1}^{n}G_i y_i}{\sum_{i=1}^{n}G_i}$$
其中,$G_i$是第$i$个样本点到测试点的高斯核值,$y_i$是第$i$个样本点的标签值,$y_{pred}$是预测值,$\sigma$是超参数,用于控制高斯核的宽度。
matlab实现grnn
GRNN(Generalized Regression Neural Network)是一种用于回归问题的神经网络模型。在MATLAB中,可以使用神经网络工具箱中的函数来实现GRNN。
以下是使用MATLAB实现GRNN的一般步骤:
1. 准备数据:将数据集分为输入变量和目标变量。确保数据已经进行预处理和归一化。
2. 创建和配置GRNN网络:使用 `newgrnn` 函数创建一个新的GRNN网络对象。例如:
```matlab
net = newgrnn(input, target);
```
其中,`input` 是输入数据,`target` 是目标数据。
3. 训练网络:使用 `train` 函数对GRNN网络进行训练。例如:
```matlab
net = train(net, input, target);
```
其中,`input` 是输入数据,`target` 是目标数据。
4. 使用网络进行预测:使用 `sim` 函数对新的输入数据进行预测。例如:
```matlab
output = sim(net, new_input);
```
其中,`new_input` 是新的输入数据,`output` 是预测的输出结果。
完整的代码示例如下:
```matlab
% 准备数据
x = 0:0.1:10;
y = sin(x);
% 创建和配置GRNN网络
net = newgrnn(x, y);
% 训练网络
net = train(net, x, y);
% 使用网络进行预测
new_x = 0:0.05:10;
output = sim(net, new_x);
% 绘制结果
plot(x, y, 'o', new_x, output, '-');
legend('原始数据', '预测结果');
```
这是一个简单的示例,你可以根据自己的数据和需求进行调整和扩展。