基于麻雀算法优化的广义回归神经网络实现数据预测-MATLAB代码实现
数据预测在现代社会中具有广泛的应用，例如金融、交通、气象等领域。广义回归神经网络是一种通用的预测模型，但其性能受初始权重的影响较大。为了克服这个问题，我们使用麻雀算法优化广义回归神经网络来实现数据预测。
首先，我们需要加载数据集并将其分成训练集和测试集。下面是相应的MATLAB代码：
load('data.mat');
X = input'; %输入数据
Y = output'; %目标数据
p 
本文介绍了如何使用麻雀算法优化广义回归神经网络（GRNN），以提升数据预测的准确性。通过MATLAB代码详细展示了数据集划分、网络结构定义、算法优化及权重应用的过程，最终实现对测试数据的预测并计算均方误差。
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
1962
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
