在matlap中利用GRNN算法预测涤纶纤维在不同负载，频率，氧化石墨烯含量情况下的摩擦系数和条干直径的算法模型从一开始到最后给出详细步骤和代码

要使用GRNN（Generalized Regression Neural Network，广义回归神经网络）在MATLAB中预测涤纶纤维的摩擦系数和条干直径，你可以按照以下步骤操作：

1. **数据预处理**[^1]:
- 首先，加载包含负载（Load）、频率（Frequency）、氧化石墨烯含量（Graphene Concentration）等特征的数据集。

   data = load('PreliminaryData.mat'); % 假设数据文件名为PreliminaryData.mat
   inputVariables = data(:, 1:3); % 特征变量
   outputVariables = data(:, 4:5); % 目标变量 (摩擦系数, 条干直径)

2. **构建GRNN模型**:
- 使用`fitrgp`函数创建GRNN模型，这里假设你有一个训练样本子集 `trainingIndices`。

   net = fitrgp(inputVariables(trainingIndices,:), outputVariables(trainingIndices,:), 'KernelFunction', 'gaussian');

3. **参数调整与优化**:
- 如果需要，可以使用交叉验证（如 `crossval` 函数）对模型参数进行优化。

   cvModel = crossval(net);
   bestModel = stepwisegp(cvModel);

4. **预测新数据**:
- 对于新的输入特征，使用优化后的模型进行预测。

   newInput = ...; % 新的负载, 频率和石墨烯含量数据
   predictedOutputs = predict(bestModel, newInput);

5. **评估模型性能**:
- 计算预测结果的评价指标，如 R²、MAE、MAPE 和 MSE。

   r2 = corrcoef(predictedOutputs, outputVariables);
   mse = mean((predictedOutputs - outputVariables).^2);
   mae = mean(abs(predictedOutputs - outputVariables));
   mape = mean(abs((predictedOutputs - outputVariables)./outputVariables));

请注意，上述代码仅作为示例，实际操作时可能需要根据数据集的具体结构和需求进行调整。完成这些步骤后，你就可以得到预测结果并分析模型的性能。