基于MATLAB的SSA-GRNN多输入回归预测（含完整源码及数据）

简介：
本研究开发了一种结合SSA与GRNN算法的多输入回归预测模型，并采用MATLAB实现。包含详细代码和实验数据，适用于深度学习和时间序列分析。 标题中的“MATLAB实现SSA-GRNN多输入回归预测”指的是使用MATLAB编程环境构建了一种结合了自适应小波奇异谱分析(SSA)和广义回归神经网络(GRNN)的多输入回归预测模型，适用于处理具有多个输入变量和单一输出变量的回归问题。MATLAB是一种广泛使用的数值计算软件，特别适合于科学计算和工程应用。 SSA（自适应小波奇异谱分析）是一种信号处理技术，通过分解和重构时间序列来提取其内在的周期性、趋势和其他特征，在预测领域可以用于识别数据的结构模式并提高预测准确性。GRNN（广义回归神经网络）以其快速学习和准确预测能力而著名，基于径向基函数(RBF)，通过最小化预测输出与实际输出之间的均方误差来训练网络。“平滑系数”是其关键参数，控制着网络的复杂性和泛化能力。 在这个项目中，“麻雀优化算法优化GRNN光滑系数”的应用进一步提高了GRNN的预测性能。这是一种模拟自然界麻雀觅食行为的全局优化算法，能有效地搜索解决方案空间并找到最优值。“均方误差”是衡量模型预测结果与实际值之间差异的主要指标。 压缩包内的文件包括： 1. `Copy_of_main.asv`：可能是备份的主程序文件。 2. `main.m`：执行预测模型的入口，包含SSA-GRNN模型构建和运行代码。 3. `SSA.m`：麻雀优化算法实现代码。 4. `calc_error.m`：计算预测误差函数，用于评估模型性能。 5. `initialization.m`：初始化设置文件，可能包括网络参数初始赋值或数据预处理步骤。 6. `fobj.m`：目标函数文件，包含均方误差的计算代码。 7. 图像文件（SSA-GRNN1.png, SSA-GRNN2.png, SSA-GRNN3.png）：可能是模型可视化结果或者算法流程图。 8. `data.xlsx`：数据文件，用于训练和测试模型。 项目通过MATLAB实现了结合了SSA的信号处理能力和GRNN非线性建模能力、优化平滑系数以最小化均方误差为目标的预测方法，并提高了预测精度。提供的源代码和数据为学习和研究这种预测方法提供了宝贵的资源。