GRNN matlab

GRNN（General Regression Neural Network）是一种在函数拟合问题中广泛应用的机器学习算法。在Matlab中，可以使用"newgrnn"函数来创建一个GRNN网络，并进行训练和测试。

在创建一个GRNN网络时，需要提供输入向量P和输出向量T，并通过调整参数"spread"的值来控制径向基函数的分布密度。"spread"的大小会影响网络的逼近精度，较小的"spread"值可以提供更精确的函数逼近，但逼近过程会相对粗糙；较大的"spread"值可以提供较平滑的逼近过程，但可能会有较大的逼近误差。

在训练网络后，可以使用"sim"函数对网络进行测试，将输入数据P输入网络并得到输出结果A。可以通过绘图来比较预测值A和真实值T的差异，以及计算预测值与真实值之间的平均绝对误差(MAE)[2。

如果需要在GRNN中使用分类任务，可以使用模型函数进行预测。通过比较预测值和目标值的最大值来计算准确率，并将预测值与目标值之间的匹配数除以总样本数来得到准确率。

希望这些信息能帮助到您！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [用 Matlab 实现 GRNN 神经网络](https://blog.csdn.net/ai52learn/article/details/131929633)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [广义回归神经网络GRNN：Matlab实现多输入多输出广义回归神经网络GRNN （含例子及代码）](https://blog.csdn.net/weixin_46204734/article/details/126087244)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]