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。
2023-03-08 16:45:56
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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
2022-11-21 20:26:13
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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
2022-11-18 16:28:01
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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。
2022-10-26 14:07:54
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代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码代码 基于广义回归神经网络货运量预测代码
2022-06-04 18:06:34
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基于matlab编写的算法程序代码，无error，可直接运行，内有详细注释。本科生自学机器学习、人工智能、毕业设计必备代码，欢迎下载交流。
2022-05-23 16:37:02
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基于GRNN广义回归神经网络的数据分类和基于FCM数据分类对比并输出混淆矩阵评价指标.，matlab2021a运行测试
%% 模糊聚类
data=P1;
[center,U,obj_fcn] = fcm(data,5);
for i=1:R1
[value,idx]=max(U(:,i));
a1(i)=idx;
end
%% 模糊聚类结果分析
Confusion_Matrix_FCM=zeros(6,6);
Confusion_Matrix_FCM(1,:)=[0:5];
Confusion_Matrix_FCM(:,1)=[0:5]';
for nf=1:5
for nc=1:5
Confusion_Matrix_FCM(nf+1,nc+1)=length(find(a1(find(T1==nf))==nc));
end
end
2022-04-20 09:06:51
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