MATLABGRNN廣義迴歸神經網絡數據預測編程

一、理論基礎 廣義迴歸神經網絡是徑向基神經網絡的一種，GRNN具有很強的非線性映射能力和學習速度，比RBF具有更強的優勢，網絡最後普收斂於樣本量集聚較多的優化迴歸，樣本數據少時，預測效果很好，   網絡還可以處理不穩定數據。 廣義迴歸神經網絡對x的迴歸定義不同於徑向基函數的對高斯權值的最小二乘法疊加，他是利用密度函數來預測輸出。 假定x，y爲兩個隨機變量，聯合概率密度爲 f（x，y）。 我們就得到

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