grnn神经网络预测python

GRNN（Generalized Regression Neural Network）是一种用于回归问题的神经网络模型，它可以用于预测Python中的数据。GRNN是一种单隐藏层的前馈神经网络，其隐藏层的神经元使用高斯径向基函数。

要使用GRNN进行预测，首先需要将输入数据和目标数据准备好。然后，可以使用Python中的一些库来构建GRNN模型，例如Scikit-learn或Neurolab。

在Scikit-learn中，可以使用`RBFRegressor`类来实现GRNN模型的建立和训练。以下是一个简单的示例代码：

from sklearn.neural_network import RBFRegressor

# 准备输入和目标数据
X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]  # 输入数据
y = [7, 8, 9]  # 目标数据

# 创建并训练GRNN模型
model = RBFRegressor()
model.fit(X, y)

# 使用模型进行预测
prediction = model.predict([[7, 8]])

print(prediction)

上述代码中，首先创建了一个`RBFRegressor`对象作为GRNN模型。然后，使用`fit`方法对模型进行训练，传入输入数据`X`和目标数据`y`。最后，使用`predict`方法对新的输入数据进行预测，并打印预测结果。