MATLAB神经网络数据预测分析源码教程

资源摘要信息:"MATAB神经网络源码及数据分析GRNN-数据预测.zip" MATAB神经网络源码及数据分析GRNN-数据预测是一个包含了基于MATALB平台的广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network，简称GRNN）的源代码及数据分析案例。此资源的主要目的是通过GRNN这一特殊的神经网络模型来对数据进行预测分析。广义回归神经网络是一种非线性建模工具，它能有效地处理非线性关系的预测问题，适合用于函数逼近、时间序列预测、统计建模等多个领域。 GRNN是RBF（径向基函数）神经网络的一种特殊形式，它由Donald F. Specht于1991年提出，其结构简单但性能强大，尤其在处理有噪声的输入数据时表现优越。GRNN特别适合于没有足够样本进行训练的小样本问题。它的工作原理是通过核函数将输入数据映射到高维空间，然后根据这个映射关系来预测输出。 GRNN的网络结构通常包含输入层、模式层（也称为径向基层）、求和层和输出层。输入层节点数量对应输入向量的维度，模式层的节点数等于训练样本的数量，每个节点均对应一个训练样本，通过径向基函数（如高斯核函数）来计算输入样本与存储样本之间的相似度。求和层由两个节点组成，分别对模式层输出进行加权求和，以得到回归估计和回归估计的方差。输出层则基于求和层的输出给出最终的预测结果。 在MATALB环境下，GRNN神经网络的实现往往依赖于其内部函数和工具箱，例如通过newgrnn或者feedforwardnet等函数来建立网络，通过train函数来训练网络，通过sim函数来进行网络仿真和数据预测。 此资源中除了GRNN的源码实现，还可能包含了用于数据处理和预分析的代码，这些代码有助于对数据进行清洗、归一化、特征选择等操作，确保数据输入到GRNN模型之前是合理的和适用的。数据处理是任何数据分析项目中的关键步骤，而对数据的预处理直接影响到模型预测的准确度和可靠性。 数据分析部分则可能涵盖了从数据导入、数据探索性分析，到模型的选择、训练和测试，以及结果的评估和解读等整个流程。在资源中可能包含了对GRNN模型预测结果的详细解释，包括误差分析、预测准确率以及与其他模型的比较等。 整个资源不仅为使用者提供了可以直接使用的神经网络模型代码，而且还指导用户如何将这些代码应用于实际的数据分析任务中，使用户能够理解GRNN的工作机制，掌握使用GRNN进行数据分析的技术要点。对于学习者和研究者而言，这是一个学习和实践神经网络在数据分析中应用的极佳资源。对于工程师和数据科学家，它也可以作为一个实用的工具来解决实际问题。