在MATLAB环境下，如何构建广义回归神经网络（GRNN）模型以预测货运量，并结合实际案例进行分析说明？

在MATLAB中构建广义回归神经网络（GRNN）模型进行货运量预测涉及几个关键步骤。首先，你需要准备相关数据，包括历史货运量数据和其他可能影响货运量的因素。数据预处理是必要的一步，包括数据清洗、归一化处理以及划分数据集为训练集和测试集。

参考资源链接：[广义回归神经网络在货运量预测中的应用分析](https://wenku.csdn.net/doc/137gcifa3a?spm=1055.2569.3001.10343)

接下来，你可以使用MATLAB内置的神经网络工具箱来构建GRNN模型。在命令窗口中输入'newgrnn'函数即可创建一个新的GRNN网络。你需要指定训练输入向量和目标输出向量，以及一个平滑参数σ（spread），这个参数对模型的预测能力和泛化能力有重要影响。创建网络后，使用准备好的训练数据对GRNN模型进行训练，通过'adapt'函数来完成。

一旦模型训练完成，就可以使用'net'函数来测试模型的性能。你可以用测试集数据来验证模型，并通过比较预测值和实际值来评估模型的准确度。例如，你可以计算均方误差（MSE）和决定系数R²来评价预测结果。

在实际案例分析中，你可能会遇到不同类型的货运数据集，这将要求你调整GRNN模型的参数以适应新的数据特征。此外，你需要掌握如何解释模型输出，并将预测结果应用于实际的物流管理和决策支持中。案例分析可以帮助你理解在不同情况下如何使用GRNN网络，并提供了如何处理实际问题的宝贵经验。

为了深入理解并应用GRNN进行货运量预测，我建议参考以下资源：《广义回归神经网络在货运量预测中的应用分析》。这个案例分析集提供了使用MATLAB进行GRNN网络设计和分析的实践案例，特别是在货运量预测方面的应用。它不仅涵盖了理论知识，还通过具体案例帮助用户理解理论与实践如何结合，是理论学习与实践应用相结合的宝贵资源。

参考资源链接：[广义回归神经网络在货运量预测中的应用分析](https://wenku.csdn.net/doc/137gcifa3a?spm=1055.2569.3001.10343)