在MATLAB中如何构建广义回归神经网络（GRNN）进行货运量预测，并结合实际案例进行分析说明？

广义回归神经网络（GRNN）是一种基于径向基函数的神经网络模型，适用于非线性数据的预测。在MATLAB中，GRNN的应用涵盖了从数据预处理到模型构建和预测的整个过程。首先，需要对货运量数据进行分析，确定数据是否适合使用GRNN进行预测。在数据准备阶段，需要对数据进行归一化处理，并将数据集分为训练集和测试集。接下来，在MATLAB中可以使用Neural Network Toolbox来构建GRNN模型。具体操作如下：

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)

1. 使用‘newgrnn’函数来创建GRNN网络。该函数需要两个输入参数：网络的径向基函数中心（即输入数据）和网络的宽度（spread）。‘spread’参数对网络的泛化能力有重要影响。

2. 使用‘train’函数对GRNN网络进行训练。训练过程中，MATLAB会自动进行参数优化，以达到最佳的预测效果。

3. 使用训练好的GRNN模型进行预测。通过‘sim’函数将测试数据输入模型，并获取预测结果。

4. 评估模型性能。通过比较预测结果和实际数据，使用均方误差（MSE）或相关系数等指标来评估模型的准确性。

为了深入理解和实际操作，推荐参考《广义回归神经网络在货运量预测中的应用分析》。这份资源中提供了多个货运量预测的实际案例，详细介绍了如何使用MATLAB建立GRNN模型，并通过案例分析深入解析了模型构建过程中的关键步骤和技巧。此外，还可能包含了数据预处理、参数选择、网络验证等其他重要信息，帮助用户全面掌握GRNN在货运量预测中的应用。

通过学习和实践这些案例，用户不仅能够学会如何在MATLAB中应用GRNN进行货运量预测，还能够加深对数据分析、神经网络理论以及货运量预测模型的理解。

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)