GRNN神经网络MATLAB代码实现

简介

在本文中，我将向你介绍如何用MATLAB实现Generalized Regression Neural Network (GRNN)神经网络。GRNN是一种基于Radial Basis Function (RBF)的神经网络，用于解决回归问题。GRNN具有简单的结构和良好的逼近能力，因此非常适合初学者入门。

流程概述

下表概述了实现GRNN神经网络的步骤：

现在，让我们逐步讲解每个步骤需要做什么，以及使用的代码。

1. 数据预处理

首先，我们需要准备用于训练和测试的数据。数据应该包含输入特征和相应的目标值。在这个步骤中，我们还需要将数据分为训练集和测试集，以便在训练神经网络后进行性能评估。

% 读取数据
data = load('data.mat');
X = data(:, 1:end-1); % 输入特征
y = data(:, end); % 目标值

% 数据归一化
X = normalize(X);

% 划分训练集和测试集（80%训练，20%测试）
[trainX, testX, trainY, testY] = splitData(X, y, 0.8);

2. 训练神经网络

在这一步中，我们将使用训练集训练GRNN神经网络。训练过程包括计算径向基函数（RBF）的宽度和计算权重矩阵。

% 计算径向基函数宽度
sigma = calculateSigma(trainX);

% 计算权重矩阵
weights = calculateWeights(trainX, trainY, sigma);

3. 预测并评估

在这一步中，我们将使用训练好的神经网络对测试集进行预测，并评估预测结果的性能。

% 预测测试集
predictedY = predict(testX, trainX, weights);

% 计算预测误差
error = calculateError(predictedY, testY);

% 打印预测误差
disp(['预测误差: ', num2str(error)]);

4. 可视化结果

最后，我们可以将预测结果与实际结果进行比较，并可视化展示。

% 绘制预测结果与实际结果的图形
plotResults(testY, predictedY);

以上是实现GRNN神经网络的主要步骤和对应的MATLAB代码。希望这篇文章能帮助你更好地理解和掌握GRNN神经网络的实现过程。

注：以上代码片段仅为示例，具体的实现可能因数据集和需求而有所不同。请根据实际情况进行相应的调整和修改。

参考链接：

• [MATLAB Documentation](