【预测模型-GRNN】基于遗传算法优化GRNN实现数据回归拟合matlab源码

1 模型

遗传算法和广义回归神经网络结合起来,构建出GA-GRNN方法,利用遗传算法的全局寻优和广义回归神经网络结构简单的特点,自动搜索和匹配最优光滑因子参数,实现数据精准分类.通过与实际分类情况比较,表明GA-GRNN法在实现高精度预测的同时,能够有效避免训练数据预测精度的降低.

2 部分代码

%% ga-grnn
%% 1.初始化环境
clc;clear;close all;format compact;format short;
%% 2.加载数据
% data=xlsread('三维数据.xlsx');
load('wine.mat')
input=wine;
output=wine_labels;
% output=1+round(rand(size(wine,1),1));
%% 划分数据集
n=randperm(size(input,1));m=floor(0.7*size(input,1));p_train=input(n(1:m),:)';%取转置 编成一列一个样本
ttrain=output(n(1:m));
p_test=input(n(m+1:end),:)

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