Matlab实现货运量预测：GRNN网络源码与数据集

资源摘要信息:"本资源包主要涉及如何使用Matlab软件平台中的广义回归神经网络（GRNN）来进行货运量的预测分析。广义回归神经网络是一种具有较强逼近能力的神经网络模型，适用于处理复杂的非线性问题。本资源包提供了完整的Matlab源码和相关的数据集，用户可直接在Matlab环境中运行这些代码，实现货运量的预测。 Matlab是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。Matlab提供了丰富的工具箱（Toolbox），其中包括神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），该工具箱专门用于设计、模拟和分析各种类型的神经网络模型，GRNN便是其中的一种。 GRNN是一种基于统计理论的回归神经网络，它基于径向基函数（RBF）网络，特别适合于函数逼近、时间序列预测、分类和模式识别等问题。与传统的反向传播（BP）神经网络相比，GRNN具有学习速率快、不需要事先选择网络结构等优点。 在本资源包中，用户可以找到以下几个主要文件： 1. chapter8_1.asv：一个Matlab代码文件，该文件可能包含了GRNN模型的建立和训练过程。 2. chapter8_1.m：Matlab的脚本文件，该文件可能包含了数据预处理、模型参数设置、网络训练和测试等完整的预测流程。 3. chapter8_2.m：另一个Matlab脚本文件，可能用于进一步分析模型的预测结果或调整模型参数。 4. best.mat：Matlab的数据文件，可能包含了GRNN模型训练过程中的最优参数或模型的权重和偏置。 5. data.mat：Matlab的数据文件，可能包含了用于训练和测试GRNN模型的货运量数据集。 6. 运行提示.txt：文本文件，提供了如何运行Matlab代码的指导和说明。 7. html：一个HTML文件，可能包含了一些额外的说明，例如模型的理论背景、使用方法或者预测结果的展示。 用户可以通过阅读和运行这些文件来获得从数据预处理到模型训练再到预测结果输出的完整体验。这对于那些希望深入理解并应用GRNN进行实际问题预测的用户来说，是一个非常有价值的资源。同时，由于资源包中包含了数据集，用户还能够直接进行数据可视化、探索性数据分析和模型验证等操作。 通过本资源包的使用，用户将能够掌握如何利用Matlab及其神经网络工具箱建立GRNN模型，进而进行货运量等多变量时间序列数据的预测分析，这对于物流规划、供应链管理和经济预测等领域的研究人员和工程师具有重要的实践意义。"