毕业设计项目聚焦于广义回归神经网络（GRNN）在货运量预测方面的应用。广义回归神经网络是一种以概率论为基础的前馈神经网络，因其结构简单、训练快速和对数据适应性强等优点而受到青睐。项目源码经过严格测试，可确保运行无误，但仅供学习和交流使用，严禁商业应用。 源码文件夹包含多个文件，其中“chapter8.1.m”和“chapter8.2.m”可能是源代码文件，以.m为扩展名，暗示这些文件是用MATLAB编写的。MATLAB是一种广泛应用于数值计算、数据分析和可视化领域的编程语言，特别适合于工程和科学研究。通过分析这些.m文件，我们可以了解到GRNN模型的构建、训练以及货运量预测的具体实现方法。 “best.mat”和“data.mat”文件为MATLAB的数据文件格式，通常用来存储各种变量和参数，可能包含了模型训练和测试所需的输入输出数据。在“best.mat”中，可能存储了经过优化选择的最优参数或模型状态，而“data.mat”则可能包含了原始数据集，或者是经过预处理的数据集。 此外，“电力系统负荷预测.ppt”文件暗示了该项目可能还涉及电力系统中的负荷预测，这表明GRNN在电力系统负荷预测方面同样具有潜在的应用价值。这个演示文稿文件为观众提供了关于项目内容、研究方法和结果的详细说明。 “运行提示.txt”文件提供了关于如何运行和使用项目源码的指导。这些提示可能包括必要的环境配置、运行参数设置、模型使用注意事项等重要信息，对于理解和运行项目代码至关重要。 整体来看，该项目详细展现了如何利用广义回归神经网络进行数据分析和预测，并通过实际案例提供了完整的研究框架和执行细节。这对于希望深入了解神经网络应用的学者和研究人员具有很高的参考价值。

广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network, GRNN）是一种基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）的前馈神经网络，由Donald Specht在1991年提出。GRNN特别适用于回归问题，但也可以在一定程度上用于分类问题。 广义回归神经网络的特点： 径向基函数：GRNN使用径向基函数作为隐藏层神经元的激活函数，这些函数通常具有中心点和宽度参数。 非线性映射：输入数据通过径向基函数进行非线性映射，形成特征空间。 全局逼近能力：GRNN具有全局逼近能力，可以逼近任意连续函数到任意精度。 无局部极小问题：与传统的神经网络不同，GRNN的训练过程不涉及梯度下降，因此没有陷入局部极小值的风险。 快速训练：GRNN的训练过程简单，通常只需要一个或几个迭代步骤即可完成。 参数选择：GRNN的性能受到径向基函数的中心点和宽度参数的影响，这些参数的选择对模型的泛化能力至关重要。

matlab程序 使用广义回归神经网络预测 适合初入学习神经网络的同学

GRNN广义回归神经网络MATLAB代码

使用Python实现广义回归神经网络（GRNN）用于数据预测，压缩包中源码GRNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，同时对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为保存预测的值及预测误差值。

MATLAB神经网络之GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测.zip

MATLAB源程序8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测.zip

GRNN网络的预测——基于广义回归神经网络的货运量预测

MATLAB实现PSO-GRNN多输入回归预测（完整源码和数据） 粒子群优化广义回归神经网络预测，数据为多输入回归数据，输入6个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

课程设计 可以直接用 案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测