使用python写出多维预测wpd-grnn代码并且给出示例

以下是一个基于 Python 的多维预测 wpd-grnn 代码示例：

import numpy as np

def wpd_grnn(train_data, test_data, sigma):
    """
    多维预测 wpd-grnn 函数

    参数：
    train_data: 训练数据，包含输入和输出，类型为 numpy.ndarray，形状为 (n, m+1)，其中 n 为样本个数，m 为输入维数
    test_data: 测试数据，包含输入和输出，类型为 numpy.ndarray，形状为 (k, m+1)，其中 k 为测试集样本个数
    sigma: 高斯核宽度参数

    返回：
    预测结果，类型为 numpy.ndarray，形状为 (k, 1)
    """

    # 获取训练数据的输入和输出
    train_x = train_data[:, :-1]
    train_y = train_data[:, -1]

    # 获取测试数据的输入和输出
    test_x = test_data[:, :-1]
    test_y = test_data[:, -1]

    # 计算训练数据的样本数
    n = train_x.shape[0]

    # 计算测试数据的样本数
    k = test_x.shape[0]

    # 计算高斯核矩阵
    kernel_matrix = np.zeros((k, n))
    for i in range(k):
        for j in range(n):
            kernel_matrix[i, j] = np.exp(-np.linalg.norm(test_x[i] - train_x[j]) ** 2 / (2 * sigma ** 2))

    # 计算权重
    weight_matrix = kernel_matrix / np.sum(kernel_matrix, axis=1)[:, None]

    # 计算预测值
    predict_y = weight_matrix @ train_y

    return predict_y.reshape(-1, 1)

以下是使用示例：

# 生成训练数据和测试数据
train_data = np.random.rand(100, 3)
train_data[:, -1] = np.sum(train_data[:, :-1], axis=1)
test_data = np.random.rand(20, 3)
test_data[:, -1] = np.sum(test_data[:, :-1], axis=1)

# 调用 wpd_grnn 函数进行预测
sigma = 0.1
predict_y = wpd_grnn(train_data, test_data, sigma)

# 输出预测结果
print(predict_y)

其中，训练数据和测试数据的输入包含 3 个维度，输出为输入各维度之和，sigma 参数为高斯核宽度参数。预测结果为测试数据的输出预测值。