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本篇内容介绍了“matlab广义回归神经网络GRNN的数据实例预测分析”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!
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广义回归神经网络(GRNN)是径向基神经网络(RBF)的一种,GRNN具有很强的非线性映射能力和学习速度,比RBF具有更强的优势,网络最后收敛于样本量集聚较多的优化回归面,并且在样本数据少时,预测效果也较好。此外,网络还可以处理不稳定的数据,因此GRNN在很多领域得到应用。
%% 清空环境变量
clc;
clear
close all
nntwarn off;
%% 载入数据
load data;
% 载入数据并将数据分成训练和预测两类
p_train=p(1:12,:);
t_train=t(1:12,:);
p_test=p(13,:);
t_test=t(13,:);
%% 交叉验证
desired_spread=[];
mse_max=10e20;
desired_input=[];
desired_output=[];
result_perfp=[];
indices = crossvalind('Kfold',length(p_train),4);
h=waitbar(0,'正在寻找最优化参数....');
k=1;
for i = 1:4
perfp=[];
disp(['以下为第',num2str(i),'次交叉验证结果'])
test = (indices == i); train = ~test;
p_cv_train=p_train(train,:);
t_cv_train=t_train(train,:);
p_cv_test=p_train(test,:);
t_cv_test=t_train(test,:);
p_cv_train=p_cv_train';
t_cv_train=t_cv_train';
p_cv_test= p_cv_test';
t_cv_test= t_cv_test';
[p_cv_train,minp,maxp,t_cv_train,mint,maxt]=premnmx(p_cv_train,t_cv_train);
p_cv_test=tramnmx(p_cv_test,minp,maxp);
for spread=0.1:0.1:2
net=newgrnn(p_cv_train,t_cv_train,spread);
waitbar(k/80,h);
disp(['当前spread值为', num2str(spread)]);
test_Out=sim(net,p_cv_test);
test_Out=postmnmx(test_Out,mint,maxt);
error=t_cv_test-test_Out;
disp(['当前网络的mse为',num2str(mse(error))])
perfp=[perfp mse(error)];
if mse(error) mse_max=mse(error); desired_spread=spread; desired_input=p_cv_train; desired_output=t_cv_train; end k=k+1; end result_perfp(i,:)=perfp; end;
close(h)
disp(['最佳spread值为',num2str(desired_spread)])
disp('此时最佳输入值为')
disp(desired_input)
disp('此时最佳输出值为')
disp(desired_output)
%% 采用最佳方法建立GRNN网络
net=newgrnn(desired_input,desired_output,desired_spread);
p_test=p_test';
p_test=tramnmx(p_test,minp,maxp);
grnn_prediction_result=sim(net,p_test);
grnn_prediction_result=postmnmx(grnn_prediction_result,mint,maxt);
grnn_error=t_test-grnn_prediction_result';
disp(['GRNN神经网络三项流量预测的误差为',num2str(abs(grnn_error))])
save best desired_input desired_output p_test t_test grnn_error mint maxt
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