MATLAB广义回归神经网络(GRNN)在货运量预测中的应用

"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。