基于广义神经网络回归货运量预测 r语言代码

基于广义神经网络回归进行货运量预测的r语言代码如下：

首先，我们需要加载所需的库：

library("RSNNS")  # 加载神经网络相关库
library("caret")  # 加载数据预处理库

然后，我们开始进行数据预处理：

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")

# 将数据分成训练集和测试集
set.seed(123)  # 设置随机种子以保持结果的可重复性
trainIndex <- createDataPartition(data$Volume, p = 0.8, list = FALSE)
trainData <- data[trainIndex, ]
testData <- data[-trainIndex, ]

# 进行数据的归一化
preprocessParams <- preProcess(trainData[, -1], method = c("center", "scale"))
trainData <- predict(preprocessParams, trainData)
testData <- predict(preprocessParams, testData)

接下来，我们创建广义神经网络模型：

# 创建一个基于广义神经网络的回归模型
model <- mlp(Volume ~ ., trainData, size = c(5), learnFunc = "SCG", maxit = 100, linOut = TRUE)

然后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测：

# 使用模型进行预测
predictions <- predict(model, testData)

最后，我们可以评估模型的准确性：

# 计算R2值
r2 <- R2(predictions, testData$Volume)
print(paste("R2:", r2))

以上就是基于广义神经网络回归进行货运量预测的r语言代码。这段代码首先进行数据的加载和预处理，然后使用RSNNS库创建神经网络模型，接着使用模型进行预测，并计算出预测结果的R2值作为评估指标。