基于Matlab的GRNN神经网络

最新推荐文章于 2024-11-26 13:10:10 发布
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本文介绍了如何使用Matlab构建和训练GRNN神经网络，包括网络结构、训练过程和预测结果的分析与可视化。通过nprtool创建GRNN对象，使用训练数据集进行网络训练，并对预测结果进行图形展示，帮助读者理解和应用GRNN。

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基于Matlab的GRNN神经网络

神经网络是一种模拟人脑神经系统的算法模型，能够模拟人类的学习和决策过程。广义递归神经网络（GRNN）是神经网络的一种类型，它在模式识别、函数逼近和预测等领域具有广泛的应用。本文将介绍如何使用Matlab实现GRNN神经网络，包括网络结构的建立、训练和预测过程。

  1. 网络结构的建立
    GRNN神经网络由输入层、模式层和输出层组成。输入层接收输入数据，模式层对输入数据进行模式匹配，输出层生成最终的输出结果。在Matlab中，可以使用nprtool命令来创建和配置GRNN网络对象。下面是一个示例代码：
% 创建GRNN网络对象
net = newgrnn(inputs, targets);

% 配置网络参数
net &#
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用 Matlab 实现 GRNN 神经网络
与其临渊羡鱼,不如退而结网
07-26 547
首先，我们需要准备一个用于训练和测试的数据集。在本文中，我们将使用 Matlab 自带的鸢尾花数据集作为示例。需要注意的是，在实际应用中，我们要根据具体问题和数据集选择不同的机器学习算法和参数设置。使用 train 函数对模型进行训练，train 函数将自动将数据集分成训练集和测试集，并返回训练误差。其中，meas 和 species 分别为鸢尾花数据集的特征值和目标变量。其中，tr 包含训练误差和测试误差两个字段，分别表示训练集和测试集的误差。其中，x 和 t 分别为数据集中的输入和输出。
GRNN神经网络的matlab实现
08-01
广义回归神经网络(GRNN Generalized Regression Neural Network）是美国学者 Don-ald F. Specht在1991年提出的,它是径向基神经网络的一种。GRNN具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性,适用于解决非线性问题。GRNN 在逼近能力和学习速度上较RBF网络有更强的优势,网络最后收敛于样本量积聚较多的优化回归面,并且在样本数据较少时,预测效果也较好。此外,网络还可以处理不稳定的数据。因此，GRNN 在信号过程、结构分析、教育产业,能源、食品科学、控制决策系统、药物设计、金融领域、生物工程等各个领域得到了广泛的应用。
GRNN神经网络原理与matlab实现
配电网和matlab的博客
08-01 4250
广义回归神经网络(GRNN Generalized Regression Neural Network）是美国学者 Don-ald F. Specht在1991年提出的,它是径向基神经网络的一种。GRNN具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性,适用于解决非线性问题。GRNN 在逼近能力和学习速度上较RBF网络有更强的优势,网络最后收敛于样本量积聚较多的优化回归面,并且在样本数据较少时,预测效果也较好。此外,网络还可以处理不稳定的数据。
广义回归神经网络（GRNN）在MATLAB中的实现与应用
最新发布
weixin_42575109的博客
11-26 1987
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：GRNN神经网络是基于径向基函数（RBF）的神经网络模型，特别适用于非线性回归分析。本文将详细介绍GRNN的基本原理、网络结构及其在MATLAB中的实现方法。GRNN由输入层、传播层、平滑层和输出层组成，通过调整权重来拟合数据，具有快速学习和良好的泛化性能。在MATLAB中实现GRNN涉及创建网络结构、计算高斯核矩阵、前向传播、权重更...
GRNN神经网络_grnn学习_GRNN_GRNN网络_grnnmatlab_matlab分类
09-10
基于matlab的GRNN分类器实现的代码
广义回归神经网络GRNN回归预测-MATLAB代码实现
MATLAB神经网络
05-17 1626
广义回归神经网络（General Regression Neural Network, GRNN）是1991年提出的基于径向基函数（Radial Basis Fuction，RBF）网络的一种改进形式，与径向基函数网络相比，其训练更为方便。GRNN的基本思想是通过计算输入数据点与已知数据点之间的距离来确定输出。该模型的输入是一组特征向量，输出是对应的目标值。GRNN模型的训练不需要迭代，因此具有快速的训练速度和良好的泛化能力，尤其适用于小样本回归问题。GRNN具有很强的学习速度、良好的非线性逼近能力、鲁棒性
基于Matlab实现神经网络GRNN算法（源码+数据）.rar
05-20
1、资源内容：基于Matlab实现神经网络GRNN算法（源码+数据）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端...
GRNN网络的预测基于广义回归神经网络的货运量预测,grnn神经网络算法,matlab
09-10
总结来说，GRNN神经网络在货运量预测中发挥了重要作用，其非线性建模能力和快速学习特性使其成为解决此类问题的有效方法。通过MATLAB工具箱，我们可以轻松实现GRNN模型的构建、训练和应用，从而为物流行业提供有价值...
基于matlab GRNN网络的预测-基于广义回归神经网络的货运量预测源代码+详细教程
05-17
在本资源中，我们主要探讨的是如何利用MATLAB实现基于广义回归神经网络（GRNN）的货运量预测。GRNN是一种特殊的神经网络模型，它以其简单、快速且准确的特性在非线性回归问题中得到了广泛应用。GRNN的核心思想是通过...
GRNN神经网络,grnn神经网络算法,matlab
09-10
GRNN神经网络，全称为Generalized Regression Neural Network（广义回归神经网络），是一种基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）的神经网络模型。这种网络在预测和分类任务中表现出色，尤其适用于非线性...
基于Matlab实现神经网络GRNN算法（程序+数据）.rar
06-05
1、资源内容：基于Matlab实现神经网络GRNN算法（程序+数据）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的学习者，作为“参考资料”参考学习使用。 3、解压说明：本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压...
神经网络GRNN预测程序源代码
12-24
径向基神经网络做预测控制程序的代码，代码以txt文件形式上传。
Matlab 实现RBF、GRNN和PNN神经网络仿真项目源码及资料
10-27
Matlab 实现RBF、GRNN和PNN神经网络仿真项目源码及资料
《MATLAB 神经网络43个案例分析》包含代码和测试数据
04-08
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据 《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 第12章初始SVM分类与回归 第13章LIBSVM参数实例详解 第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能 第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测. 第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割 第19章基于SVM的手写字体识别 第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用 第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测 第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断 第23章 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究 第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断 第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选 第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 第27章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断 第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验 第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断 第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类 第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维 第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测 第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类 第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类 第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现 第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真 第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算 第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨
GRNN算法2020.1.07.rar
01-07
广义回归网络，matlab上编写，可直接运行，附带数据集，不懂的可留言交流
MATLAB 广义回归神经网络
xu96944967的博客
10-29 480
广义回归神经网络（General Regression Neural Network, GRNN）是一种基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）的神经网络模型，主要用于非线性回归任务。GRNN的主要特点是简单且易于实现，它能够快速地学习输入-输出映射关系，并且在处理噪声数据方面具有一定的鲁棒性。
【GRNN回归预测】基于广义神经网络GRNN实现负荷数据回归预测附Matlab代码
m0_60703264的博客
03-17 1295
广义回归神经网络（GRNN）是一种强大的时间序列预测模型，它广泛应用于负荷数据预测领域。本文介绍了GRNN回归预测的基本原理、模型构建过程和应用实例，旨在帮助读者深入理解和应用GRNN模型进行负荷数据回归预测。一、广义回归神经网络（GRNN）GRNN是一种单隐层前馈神经网络，其主要特点是：**局部响应性：**GRNN仅对输入数据中的局部区域做出响应，即只考虑与待预测点相近的样本。**非参数化：**GRNN不需要显式地估计网络参数，而是直接基于训练数据进行预测。
ga-grnn 算法matlab程序_matlab练习程序（Bug2算法） - Dsp Tian
weixin_39809540的博客
11-28 475
Bug算法是一种避障算法，思路就是想象从起始点有一只小虫，不停延直线靠近目标，如果遇见障碍物，则沿着障碍物边界移动，绕过障碍物后继续沿直线靠近目标。从上面说的思想就可以认为该算法由两种路径组成，一种直线路径，一种障碍物环绕路径。直线路径可以认为是起点到终点的线段，不过该线段要去除掉和障碍物相交的部分。环绕路径这里用了取巧的方法，由于这里用的是栅格图，因此先用腐蚀膨胀的图像处理方法得到所有障碍物边缘...
MATLAB——RBF、GRNN和PNN神经网络案例参考程序
程高兴的博客
10-18 1282
RBF、GRNN和PNN神经网络案例参考程序
MATLAB GRNN神经网络实现多特征数据分类预测
综上所述，本资源提供了一个完整的GRNN神经网络模型实现，用于多特征分类预测。通过在MATLAB环境下运行源码，用户可以进行数据分类的学习和预测任务，并需要处理版本兼容性问题，以及理解数据集的格式和预处理步骤。
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