广义回归神经网络matlab

在 MATLAB 中，你可以使用神经网络工具箱来构建广义回归神经网络模型进行多输入单输出的回归问题。

首先，你需要准备训练数据和测试数据，其中每个样本包含多个输入特征和一个输出标签。

然后，你可以按照以下步骤构建和训练广义回归神经网络模型：

1. 创建一个新的神经网络模型对象：

net = newgrnn();

2. 使用训练数据来训练神经网络模型：

net = train(net, input_train, output_train);

其中，`input_train` 是训练数据的输入特征矩阵，每行代表一个样本的输入特征；`output_train` 是训练数据的输出标签向量，每个元素对应一个样本的输出标签。

3. 使用训练好的模型进行预测：

output_pred = net(input_test);

其中，`input_test` 是测试数据的输入特征矩阵，每行代表一个样本的输入特征。`output_pred` 是预测的输出标签向量。

以上是一个简单的步骤示例，你还可以根据具体问题进行参数调整和模型优化。详细的使用方法和参数设置可以参考 MATLAB 神经网络工具箱的文档和示例。