MATLAB广义回归神经网络(GRNN)在货运量预测中的应用
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更新于2024-08-05
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"MATLAB神经网络30个案例分析源代码[Demo]chapter8_11"
本案例主要探讨了如何使用MATLAB中的广义回归神经网络(GRNN,Generalized Regression Neural Network)进行数据预测,具体是针对货运量的预测。GRNN是一种基于径向基函数(RBF)的神经网络模型,它具有快速学习和高精度的特点,适用于非线性数据拟合和预测任务。
首先,案例开始时会清空MATLAB的工作环境,确保没有任何干扰因素。通过`clc`命令清除命令窗口的内容,`clearall`删除所有变量,`closeall`关闭所有图形窗口,`nntwarnoff`则用于关闭神经网络相关的警告信息。
接着,案例载入数据。这部分通常涉及到从文件中读取数据,这里的数据可能包含了历史的货运量记录和其他相关影响因素。`loaddata`函数是自定义的或者特定于案例的数据加载函数,它将数据分为训练集(`p_train`和`t_train`)和测试集(`p_test`和`t_test`)。训练集用于训练GRNN模型,而测试集则用来评估模型的性能。
为了找到最佳的GRNN网络结构,案例中采用了交叉验证(Cross-validation)技术。`crossvalind`函数在这里被用来将训练数据集划分为4个互不重叠的子集,进行4折交叉验证。通过循环遍历每个子集作为验证集,其余部分作为训练集,计算每次验证的性能指标,例如均方误差(MSE),并存储最佳参数。
在交叉验证过程中,`waitbar`函数创建了一个进度条,用于显示寻找最优参数的进度,提升用户体验。对于每次验证,模型会在不同的输入输出设置下训练,并评估其预测能力。`mse_max`用于初始化一个较大的值,以便比较并选择最小的均方误差。`desired_spread`, `desired_input`, `desired_output` 和 `result_perfp` 是用于存储最佳参数和性能结果的变量。
案例的后续部分未在提供的内容中展示,但通常会包括根据交叉验证的结果建立GRNN模型,使用最佳参数对测试集进行预测,以及分析预测结果的准确性。这部分可能涉及计算预测值与实际值之间的误差,绘制预测曲线与实际曲线的对比图,以及评估GRNN的整体预测性能。
通过这个案例,读者不仅可以学习到GRNN的基本用法,还能了解到如何在MATLAB中进行数据预处理、模型训练、参数优化和性能评估等步骤。这不仅对于理解神经网络在实际问题中的应用有帮助,也为其他类型的数据预测任务提供了参考框架。
2022-08-03 上传
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大禹倒杯茶
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