GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测(matlab实现)
基于广义回归神经网络货运量预测matlab代码.zip
2021-08-20 19:07:40 8KB matlab
由于学生英语写作成绩预测受诸多因素影响,具有高维、非线性特点,本文基于广义回归神经网络(GRNN)算法原理,构建了GRNN学生英语写作成绩预测模型,并与弹性BP算法改进的BP神经网络模型的预测结果进行对比分析。仿真结果表明:改进的BP神经网络模型的预测最大相对误差为3.23%,GRNN模型的预测最大相对误差仅为-0.72%,表明所建立的GRNN模型的预测精度高、泛化能力强、收敛速度快、调整参数少,验证了将GRNN应用于英语写作成绩预测方案的可行性。
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GRNN_python 广义回归神经网络进行回归
2021-06-15 10:31:42 4KB 附件源码 文章源码
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matlab神经网络源码集锦-GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测
2021-05-17 18:02:06 8KB 货运量预测 matlab GRNN
GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测 matlab程序供大家学习使用
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果蝇优化算法 优化 广义回归神经网络 对不常用备件进行ABC分类
2021-04-05 09:12:53 6KB foa grnn
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为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法。该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了91.08%和99.14%;VVSWR参数的最大相对误差分别减小了98.36%和99.18%,使超宽带天线建模精度得到提高,验证了该方法的可行性。
2021-03-01 17:05:58 2.7MB 光计算 广义回归 双陷波超 果蝇算法
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MATLAB源码集锦-基于广义回归神经网络货运量预测代码
本文将基于遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化 的改进广义回归神经网络( Improved General RegressionNeuralNetwork based on GA, GRNNGA)做为NSSF(Network SecuritySituation Forecas)网络 安全态势预测。 GRNNGA方法先利用滑动时间窗(SlidingTimeWindow, STW)将各离散时 间监测点的网络安全态势值(Network Security SituationValue, NSSV)构造成部分线性相关的多元回归数据序列,再利用GA动态地搜索GRNN的最优训练参数,以改善基于GRNNGA的NSSF性能。经大量实验验证,基于GRNNGA的NSSF方法具有更高的预测精度和实用性
2019-12-21 22:09:31 1.64MB 态势预测 遗传算法
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