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2.部分仿真图预览
3.算法概述
广义回归神经网络是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和学习速度，比RBF具有更强的优势，网络最后普收敛于样本量集聚较多的优化回归，样本数据少时，预测效果很好，还可以处理不稳定数据。虽然GRNN看起来没有径向基精准，但实际在分类和拟合上，特别是数据精准度比较差的时候有着很大的优势。
在BP神经网络中，隐含层数量对神经网络的性能有着至关重要的影响，如果隐含层数量过多，会大大增加BP神经网络的内部结构的复杂度，从而降低学习效率，增加训练时间；如果隐含层数量过少，则无法精确获得训练输入数据和输出结果之间的内在规律，增加预测误差。
4.部分源码
SAFE10=[1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1];
%GRNN神经网络训练
char = [D]';
T = [SAFE];
Net = newgrnn(char,T,25);
save Grnn.mat Net;
%%
%通过拟合的方法，得到未来的指标的数据
X0=Time';
%设置预测年份
X1=[Time,2016,2017,2018,2019,2020];
Y1=D(:,1);
Y2=D(:,2);
Y3=D(:,3);
Y4=D(:,4);
Y5=D(:,5);
Y6=D(:,6);
Y7=D(:,7);
Y8=D(:,8);
Y9=D(:,9);
Y10=D(:,10);
Y11=D(:,11);
Y12=D(:,12);
Y13=D(:,13);
Y14=D(:,14);
Y15=D(:,15);
%开始拟合
p=polyfit(X0,Y1,5);Y1_=p(1)*X1.^5+p(2)*X1.^4+p(3)*X1.^3+p(4)*X1.^2+p(5)*X1.^1+p(6);
p=polyfit(X0,Y2,5);Y2_=p(1)*X1.^5+p(2)*X1.^4+p(3)*X1.^3+p(4)*X1.^2+p(5)*X1.^1+p(6);
p=polyfit(X0,Y3,5);Y3_=p(1)*X1.^5+p(2)*X1.^4+p(3)*X1.^3+p(4)*X1.^2+p(5)*X1.^1+p(6);
p=polyfit(X0,Y4,5);Y4_=p(1)*X1.^5+p(2)*X1.^4+p(3)*X1.^3+p(4)*X1.^2+p(5)*X1.^1+p(6);
p=polyfit(X0,Y5,5);Y5_=p(1)*X1.^5+p(2)*X1.^4+p(3)*X1.^3+p(4)*X1.^2+p(5)*X1.^1+p(6);;
p=polyfit(X0,Y6,5);Y6_=p(1)*X1.^5+p(2)*X1.^4+p(3)*X1.^3+p(4)*X1.^2+p(5)*X1.^1+p(6);;
p=polyfit(X0,Y7,5);Y7_=p(1)*X1.^5+p(2)*X1.^4+p(3)*X1.^3+p(4)*X1.^2+p(5)*X1.^1+p(6);;
p=polyfit(X0,Y8,5);Y8_=p(1)*X1.^5+p(2)*X1.^4+p(3)*X1.^3+p(4)*X1.^2+p(5)*X1.^1+p(6);;
p=polyfit(X0,Y9,5);Y9_=p(1)*X1.^5+p(2)*X1.^4+p(3)*X1.^3+p(4)*X1.^2+p(5)*X1.^1+p(6);;
p=polyfit(X0,Y10,5);Y10_=p(1)*X1.^5+p(2)*X1.^4+p(3)*X1.^3+p(4)*X1.^2+p(5)*X1.^1+p(6);;
p=polyfit(X0,Y11,5);Y11_=p(1)*X1.^5+p(2)*X1.^4+p(3)*X1.^3+p(4)*X1.^2+p(5)*X1.^1+p(6);;
p=polyfit(X0,Y12,5);Y12_=p(1)*X1.^5+p(2)*X1.^4+p(3)*X1.^3+p(4)*X1.^2+p(5)*X1.^1+p(6);;
p=polyfit(X0,Y13,5);Y13_=p(1)*X1.^5+p(2)*X1.^4+p(3)*X1.^3+p(4)*X1.^2+p(5)*X1.^1+p(6);;
p=polyfit(X0,Y14,5);Y14_=p(1)*X1.^5+p(2)*X1.^4+p(3)*X1.^3+p(4)*X1.^2+p(5)*X1.^1+p(6);;
p=polyfit(X0,Y15,5);Y15_=p(1)*X1.^5+p(2)*X1.^4+p(3)*X1.^3+p(4)*X1.^2+p(5)*X1.^1+p(6);;
05_051_m
