广义回归神经网络建模：数据导入与预报计算

资源摘要信息:"GRNN_广义回归神经网络建模" 广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network，简称GRNN）是一种基于径向基函数（Radial Basis Function，简称RBF）网络的神经网络模型。GRNN具有结构简单、训练速度快等优点，在非线性函数逼近、模式识别、时间序列预测等领域有着广泛的应用。它特别适合于样本数量较少的情况，能高效地处理回归预测问题。 1. GRNN的结构和原理： GRNN由S. P. Powell于1987年提出，是一种单隐层的前馈神经网络，该网络的隐含层神经元数量与训练样本数量相同。GRNN由输入层、模式层、求和层和输出层组成。其中，输入层将数据传递给模式层，模式层包含了径向基函数，通常采用高斯函数作为激活函数，用来计算输入数据与样本中心的距离。求和层分为两部分，一部分计算模式层输出的加权和（分子），另一部分计算模式层输出的总和（分母）。最后，输出层将这两个结果进行除法运算得到最终的网络输出。 2. GRNN的应用场景： GRNN广泛应用于各种回归问题，尤其是在样本数量不多的情况下，能很好地进行数据拟合和预测。例如，在金融分析中，可以利用GRNN对股票价格、汇率等进行时间序列分析和预测；在医学领域，GRNN可以预测病情的发展趋势；在环境监测中，GRNN可以用来预测空气质量、水体污染等环境指标。 3. GRNN的实现： 在MATLAB环境中，GRNN的实现主要依赖于内置函数或者自定义函数。给定文件中的"grnn.m"文件可能包含了GRNN的MATLAB实现代码。使用该代码，用户可以导入数据，进行GRNN模型的训练和预测。训练完成后，用户可以逐次进行预报计算，并将结果保存，以便后续分析和比较。 4. 数据导入与预报计算： 在使用GRNN进行建模时，首先需要将训练数据导入到网络中。训练数据通常包含输入向量和对应的目标向量。导入数据后，GRNN会根据样本数据学习输入和输出之间的映射关系。通过这种映射关系，GRNN能够对新的输入数据进行预测。 逐次预报计算指的是，用户可以不断地将新的观测数据输入到训练好的GRNN模型中，以获得每一步的预测结果。这种计算方式对于实时预测问题尤其重要，比如在股市分析中，投资者可以根据最新的市场数据，利用GRNN模型预测下一段时间的股票价格走势。 5. 结果保存： 为了方便后续分析，GRNN模型的预测结果可以被保存下来。在MATLAB中，保存结果可以通过多种方式实现，例如保存到变量中、保存到工作空间（Workspace）或者保存到文件（如CSV、TXT格式）中。保存到文件可以方便地与其他软件进行数据交换，或者用于创建报告和图表展示。 总之，GRNN作为一种有效的数据建模工具，在实际应用中表现出了强大的性能。掌握GRNN的原理和应用，并能够熟练地使用MATLAB或其他编程语言实现GRNN模型，对于数据科学家和工程师来说是一项宝贵的技能。通过文件标题和描述中提供的信息，我们可以了解到该GRNN模型的实现文件名称为"grnn.m"，这为我们进一步探索和实践GRNN提供了一个良好的起点。