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包含原始数据和详尽注释的广义自回归神经网络预测代码及结果分析

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简介：
本项目提供了一套基于广义自回归模型的神经网络预测代码，内含大量原始数据与详细注释，并附有全面的结果分析报告。 广义自回归神经网络MATLAB预测代码包含原始数据、详细注释及结果分析，适用于其他类型的预测任务，并具有良好的可操作性。

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  • 包含原始数据和详尽注释的广义自回归神经网络预测代码及结果分析
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    本项目提供了一套基于广义自回归模型的神经网络预测代码，内含大量原始数据与详细注释，并附有全面的结果分析报告。 广义自回归神经网络MATLAB预测代码包含原始数据、详细注释及结果分析，适用于其他类型的预测任务，并具有良好的可操作性。
     
  • Elman神经网络回归预测的MATLAB源代码及误差分析结果
    优质
    本项目提供基于Elman神经网络进行时间序列回归预测的MATLAB实现，并包含详细的误差分析和性能评估。 该代码可以直接使用，并且无需任何基础代码的注释。它非常详细，适合学习。以下是其特点： 1. 代码结构清晰地分节设置，每个部分都有详细的注释。 2. 包括一个寻找最优隐含层的过程，根据输入自动确定最佳节点范围并进行误差优化。 3. 提供了精细且全面的图像结果展示功能。 4. 自动计算多种误差指标：误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE，以及预测准确率和相关系数R等，使用户能够获得丰富的分析结果。 5. 最终显示测试集的结果。
     
  • 基于广义回归神经网络的货运量数据预测
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    本研究运用广义回归神经网络模型对货运量进行预测分析，通过优化算法提高预测准确性，为物流行业决策提供可靠的数据支持。 基于广义回归神经网络的货运量预测方法在MATLAB中的应用涉及GRNN（Generalized Regression Neural Network）的数据预测技术，用于提高货运量预测的准确性与可靠性。此研究利用了MATLAB软件平台进行模型构建、训练及测试，并通过实际数据验证了该方法的有效性。
     
  • 基于广义回归神经网络的货运量数据预测
    优质
    本研究运用广义回归神经网络模型对货运量进行预测分析，通过优化算法提高预测准确性，为物流决策提供有力支持。 本代码主要使用MATLAB工具对DRNN算法进行仿真，实现货运量的预测。
     
  • 基于PCA的BP神经网络回归预测MATLAB代码（含详细注释和主成分选择）
    优质
    本代码利用MATLAB实现基于主成分分析(PCA)优化的BP神经网络模型，用于回归预测，并包含详细的注释说明及主成分的选择方法。 基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测MATLAB代码提供了清晰的注释。该代码首先对数据集进行主成分分析，并根据贡献率自主选择主成分；同时计算KMO验证值；然后使用经过PCA处理后的数据来进行BP神经网络回归预测。程序能够读取EXCEL文件中的数据，方便用户替换自己的数据集，非常适合初学者使用和学习。
     
  • GRNN_python: 使用广义回归神经网络做回归分析
    优质
    GRNN_python是一款基于Python的工具包，采用广义回归神经网络（GRNN）进行高效的回归分析。它为数据科学家和研究人员提供了一种强大的方法来预测连续值输出，适用于各种应用领域。 使用GRNN_python进行广义回归神经网络的回归分析。
     
  • 使用广义回归神经网络（GRNN）进行数据预测（附Python代码和数据集）
    优质
    本项目采用广义回归神经网络（GRNN）模型进行高效的数据预测，并提供详细的Python实现代码及配套数据集，便于学习与实践。 使用Python实现广义回归神经网络（GRNN）用于数据预测。压缩包中的源码文件GRNN.py主要用于利用训练数据集进行模型训练，并对测试数据集进行预测。输出结果包括均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等误差值以及预测差值的分布情况等信息。train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件用于保存预测值及预测误差值。
     
  • BP神经网络（含完整代码及详尽注释）.zip
    优质
    本资源提供了一个详细的BP神经网络实现方案，包含完整的Python代码和详尽注释。帮助学习者快速掌握BP算法原理及其应用实践。 此代码是我基于课上学习的代码实例进一步修改并添加了详细注释，在MATLAB中可以正常运行，适合初学者练习使用。如有问题可随时联系我。