FFNN 和 GRNN 的预测努塞尔数平均 RMSE 分别为 4.84 和 0.004，而预期努塞尔数为 4.009 和 0.63。

根据给出的信息，FFNN和GRNN的预测结果与预期值之间的平均RMSE如下所示：

- FFNN平均RMSE为4.84，预期努塞尔数为4.009。
- GRNN平均RMSE为0.004，预期努塞尔数为0.63。

根据这些数值来看，FFNN的平均RMSE相对较大，表示其预测结果与预期值之间的误差较大。而GRNN的平均RMSE相对较小，表示其预测结果与预期值之间的误差较小。因此，从预测准确性的角度来看，GRNN的表现要比FFNN更好一些。

相关问题

MLP和FFNN的区别

MLP（多层感知器）和FFNN（前馈神经网络）是两种常见的人工神经网络模型，它们在某些方面有一些相似之处，但也存在一些区别。

MLP是一种基于神经元层级结构的神经网络模型，它由输入层、隐藏层和输出层组成。每个神经元都与前一层的所有神经元相连，通过权重和激活函数来传递和处理信息。MLP可以用于分类和回归任务，并且在处理非线性问题时表现良好。

FFNN是一种特殊类型的MLP，它是指没有反馈连接的前馈神经网络。在FFNN中，信息只能从输入层流向输出层，不存在循环连接。这意味着FFNN是一个有向无环图，信息在网络中只能单向传播。FFNN通常由多个全连接层组成，每个神经元都与前一层的所有神经元相连。

因此，可以说FFNN是MLP的一种特殊形式，即没有反馈连接的多层感知器。FFNN更加简单和直观，容易理解和实现。而MLP则更加灵活，可以处理更加复杂的问题，并且具有更强的表达能力。

BP神经网络和FFNN神经网络的区别

以下是BP神经网络和FFNN神经网络的区别：

BP神经网络：
BP神经网络是指连接权调整采用了反向传播（Back Propagation）学习算法的前馈网络。BP网络的神经元变换函数采用了S形函数（Sigmoid函数），因此输出量是0~1之间的连续量，可实现从输入到输出的任意的非线性映射。

FFNN神经网络：
FFNN神经网络是常见的前馈神经网络，感知器（又叫感知机）是最简单的前馈网络。与BP神经网络不同之处在于，FFNN神经网络的神经元变换函数可以是任意的非线性函数，而不仅仅是S形函数。