用matlab写一个求广义交叉验证均方误差准则的函数

好的，以下是一个用 MATLAB 编写的求广义交叉验证均方误差准则的函数：

function [mse] = gcv_mse(X, y, lambda)
% X: 数据矩阵，每行代表一个样本，每列代表一个特征
% y: 标签向量，每个元素代表一个样本的标签
% lambda: 正则化参数
% mse: 广义交叉验证均方误差准则

[n, p] = size(X);
I = eye(n);
H = X * ((X' * X + lambda * I) \ X');
trH = trace(H);
mse = sum((y - H * y).^2) / (n - trH)^2;
end

希望这个函数能够帮到你！

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如何使用MATLAB建立广义回归神经网络（GRNN）进行货运量预测，并提供一个实际的案例分析？

在货运量预测的领域中，广义回归神经网络（GRNN）由于其出色的回归分析和函数逼近能力，已成为一个热门的研究工具。为了帮助你利用MATLAB建立GRNN模型，进行货运量预测，这里提供一个案例分析的步骤，供你参考。

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)

首先，你需要收集历史货运量数据。这些数据应该包括影响货运量的各种因素，例如季节性变化、经济指标、运输成本等。随后，你需要对数据进行预处理，包括数据清洗、归一化处理，以及划分训练集和测试集等。

接下来，使用MATLAB中的神经网络工具箱。在MATLAB命令窗口中输入`newgrnn`函数，这个函数能够创建一个广义回归神经网络。创建网络时，你需要指定一个径向基函数网络，该网络包含输入层、模式层和输出层。输入层负责接收数据，模式层用于计算输入样本与各个训练样本之间的距离，输出层则是根据距离加权来预测货运量。

为了训练网络，使用训练数据集对GRNN进行训练，可以使用`train`函数。在训练过程中，网络将通过调整其权重来最小化预测误差。完成训练后，使用测试集数据验证网络的预测性能。通过比较实际货运量与预测货运量，可以计算出模型的准确度，例如均方误差（MSE）和决定系数（R²）。

最后，使用训练好的网络模型对未来的货运量进行预测。这一步骤是实际应用模型的关键，通过预测结果，企业或组织可以进行库存管理、运输安排等决策。

推荐的资源《广义回归神经网络在货运量预测中的应用分析》中包含了大量的案例和实际操作指南，非常适合初学者和有经验的研究者学习GRNN在货运量预测中的应用。通过这份资源，你可以详细了解GRNN网络的设计、训练和验证过程，以及如何进行数据预处理和结果分析。

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)