MATLAB中GRNN神经网络的实现

简介：
本文章介绍了如何在MATLAB环境中实现GRNN（General Regression Neural Network）神经网络，涵盖了模型构建、训练及预测等步骤。通过实例分析，帮助读者理解并应用这一强大的回归预测工具。 广义回归神经网络（GRNN Generalized Regression Neural Network）是由美国学者Donald F. Specht在1991年提出的，它是径向基神经网络的一种类型。GRNN具有强大的非线性映射能力、灵活的网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适用于解决各种复杂的非线性问题。相比RBF（Radial Basis Function）网络，GRNN在网络逼近能力和学习速度方面表现更佳，在样本数据较少时也能取得较好的预测效果，并且能够处理不稳定的数据。 因此，GRNN在信号处理、结构分析、教育产业、能源领域、食品科学、控制决策系统、药物设计以及金融和生物工程等领域得到了广泛应用。