本文介绍利用GRNN进行风电功率预测，GRNN是一种非参数模型，适合数据不确定的情况。文中提供Matlab代码示例，并指出在实际应用中可能需要进行模型调参、数据处理和结果评估的优化。
使用GRNN实现风电功率预测（附带Matlab代码）
风能是一种可再生能源，具有广泛的应用前景。风电功率预测是风电场运行和电力系统调度中的关键问题之一。在这篇文章中，我们将介绍如何使用广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network，GRNN）来进行风电功率预测，并提供相应的Matlab代码。
GRNN是一种基于神经网络的非参数模型，适用于处理数据较少或数据分布不确定的情况。它可以通过学习输入输出之间的映射关系来进行预测。下面是使用Matlab实现GRNN风电功率预测的代码：
% 步骤1：准备数据
% 假设你已经拥有一个包含风速和风电功率数据的数据集
% 风速数据作为输入，风电功率数据作为输出
% 读取数据文件
data = xlsread('data.xlsx'</
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