如何使用MATLAB构建GRNN神经网络模型进行货运量预测？请提供详细步骤和示例代码。

在进行货运量预测时，利用MATLAB构建广义回归神经网络（GRNN）模型是一种常见的方法。由于GRNN具有出色的非线性映射能力和回归分析性能，它在处理时间序列预测问题时表现突出。以下步骤将指导你如何使用MATLAB来构建GRNN模型进行货运量预测，并提供相应的示例代码。

参考资源链接：[基于广义回归神经网络的货运量预测研究](https://wenku.csdn.net/doc/3axask1669?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要安装并导入MATLAB的神经网络工具箱。然后，收集历史货运量数据，并将其分为训练集和测试集。接下来，创建GRNN网络结构，并用训练集数据对网络进行训练。训练完成后，使用测试集数据验证模型的预测能力，并对模型进行必要的调整优化。

在MATLAB中，你可以使用以下函数和命令来实现上述步骤：

1. 导入数据：

load('train_data.mat'); % 加载训练数据
load('test_data.mat');  % 加载测试数据

2. 创建GRNN网络并训练：

input_train = train_data(:, 1:end-1); % 输入特征数据
target_train = train_data(:, end);    % 目标数据（货运量）

% 创建GRNN网络
net = newgrnn(input_train, target_train);

% 训练网络
[net, tr] = train(net, input_train, target_train);

3. 使用测试数据进行预测：

input_test = test_data(:, 1:end-1);
target_test = test_data(:, end);

% 使用训练好的网络进行预测
predicted_output = net(input_test);

4. 评估模型性能：

% 计算预测误差
performance = perform(net, target_test, predicted_output);

% 绘制预测结果和实际值对比图
plot(target_test, 'r');
hold on;
plot(predicted_output, 'b');
legend('实际货运量', '预测货运量');
xlabel('样本序号');
ylabel('货运量');
title('货运量预测结果');

以上步骤和代码展示了如何使用MATLAB和GRNN模型来预测货运量。为了深入学习和理解这些概念，建议参考《基于广义回归神经网络的货运量预测研究》这一资源。该资料详细讲解了GRNN在货运量预测中的应用，并提供了多个案例分析，有助于你更好地掌握GRNN模型的构建和优化，以及在类似时间序列预测问题中的应用。

参考资源链接：[基于广义回归神经网络的货运量预测研究](https://wenku.csdn.net/doc/3axask1669?spm=1055.2569.3001.10343)