matlab实现grnn
时间: 2023-11-02 22:24:43 浏览: 47
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。