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。

为了构建一个GRNN神经网络模型进行货运量预测，你需要了解GRNN的基本原理和MATLAB的神经网络工具箱。以下是详细步骤和示例代码，帮助你搭建起这一模型。

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，你需要收集历史货运量数据作为训练样本。这些数据应该包括货运量及其影响因素，例如经济指数、季节性因素、促销活动等。确保数据已经过预处理，例如归一化，以便于神经网络的处理。

接下来，使用MATLAB的神经网络工具箱来创建GRNN模型。在MATLAB命令窗口中，你可以按照以下步骤操作：

1. 加载数据集并将其分为输入（X）和目标（T）两个部分。

load货运量数据集;
X = 输入变量集; % 这里应为你的输入数据矩阵，如时间、经济指数等
T = 目标变量集; % 这里应为你的历史货运量数据

2. 创建GRNN网络。你可以使用一个简单的函数newgrnn，只需要指定输入向量和目标向量。

net = newgrnn(X, T);

3. 使用训练数据对GRNN网络进行训练。由于GRNN不需要迭代训练，所以这一步非常简单。

net = train(net, X, T);

4. 对模型进行仿真以进行预测。使用训练好的网络对新的输入数据进行预测。

Y = net(X); % 使用训练数据进行预测，观察模型的准确性

5. 对未来的货运量数据进行预测。首先将未来数据进行同样的预处理，然后输入到模型中得到预测结果。

未来输入数据 = ... % 你需要提供的未来影响货运量的因素数据
预测未来货运量 = net(未来输入数据); % 进行预测

完成以上步骤后，你可以使用MATLAB的绘图工具来绘制预测结果与实际数据的对比图，以评估模型的性能。

在进一步研究中，如果你希望探讨更多关于神经网络和数据分析的方法，建议深入研究《基于广义回归神经网络的货运量预测研究》。这份文档提供了43个案例分析，涵盖了GRNN和Elman神经网络在货运量和电力负荷预测方面的详细应用和研究，能够帮助你获得更深入的理解和更多的实战经验。

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)