基于Matlab的遗传算法优化GRNN数据回归拟合

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法，被广泛应用于解决复杂的优化问题。而广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network, GRNN）则是一种基于概率密度函数的数据回归方法，具有较强的拟合能力和泛化能力。本文将介绍如何使用Matlab编程语言结合遗传算法对GRNN进行数据回归拟合的优化。

首先，我们需要准备用于数据回归拟合的训练数据集。假设我们拥有一个包含输入特征向量和对应输出值的数据集。在本例中，我们使用一个简单的示例数据集来说明问题。

% 示例数据集
X = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5];
Y =