广义回归神经网络的应用,广义回归神经网络原理

GRNN（广义回归神经网络）和BP神经网络

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

想用机器学习做数据预测，大概就是根据材料的以往实验数据预测将来走向，想问下该怎么实现？

好文案。

数据预测不一定需要用到机器学习，回归分析足够了，而且这样的外推常常不一定准确，还需要对结果进行统计学检验，如果要用到机器学习的话我推荐你是用matlab，里面的算法都是封装好的直接使用，我也推荐你几个预测算法GRNN（广义回归神经网络）：这个方法涉及到神经网络，对小样本数据有较好预测。

SVM回归预测分析SVM的信息粒化时序回归预测：svm学过机器学习都应该了解，它不仅可以用于分类，同样可用于数据预测外推，一个股票预测的例子很有意思其他的还有自组织竞争网络（模式分类、预测）、灰色神经网络预测原创答案，打字回答不易，如果满意望采纳，谢谢！

matlab神经网络目前有什么具体的实际应用

MATLAB中文论坛2010年出过一本书，北航出版社的，叫《MATLAB神经网络30个案例分析(豆瓣)》。我觉得把它作为入门书挺好的，每一章配有视频和代码，可以依样画葫芦。

刚刚顺手还看到了另一本书《MATLAB智能算法30个案例分析》，看目录貌似内容也比较接近的。

《神经网络》包含的30个例子：P神经网络的数据分类——语音特征信号分类BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制RBF网络的回归——非线性函数回归的实现GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优遗传算法优化计算——建模自变量降维基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类。

只有温度数据怎么建立rbf神经网络模型

该网络的输出是什么？RBF神经网络的建立和训练主要有以下几种形式：1.net=newrbe(P,T,spread)newrbe()函数可以快速设计一个径向基函数网络，且是的设计误差为0。

第一层(径向基层)神经元数目等于输入向量的个数，加权输入函数为dist，网络输入函数为netprod；第二层(线性层)神经元数模有输出向量T确定，加权输入函数为dotprod，网络输入函数为netsum。

两层都有阀值。第一层的权值初值为p'，阀值初值为0.8326/spread，目的是使加权输入为±spread时径向基层输出为0.5，阀值的设置决定了每一个径向基神经元对输入向量产生响应的区域。

2.[net,tr]=newrb(P,T,goal,spread,MN,DF)该函数和newrbe一样，只是可以自动增加网络的隐层神经元数模直到均方差满足精度或者神经元数模达到最大为止。

P=-1:0.1:1;T=sin(P);spread=1;mse=0.02;net=newrb(P,T,mse,spread);t=sim(net,P);plot(P,T,'r*',P,t)3.还可以直接建立广义RBF神经网络：net=newgrnn(P,T,spread)泛回归网络(generalizedregressionneuralnetwork)广义回归网络主要用于函数逼近。

它的结构完全与newbre的相同，但是有以下几点区别(没有说明的表示相同)：(1)第二网络的权值初值为T(2)第二层没有阀值(3)第二层的权值输入函数为normpod，网络输入函数为netsumP=0:1:20;T=exp(P).*sin(P);net=newgrnn(P,T,0.7);p=0:0.1:20;t=sim(net,p);plot(P,T,'*r',p,t)。

MATLAB问题 20

如你所说的，newgrnn是广义rbf,而广义rbf是不需要train的，所以怎么会有误差曲线了？

P=[123];T=[2.04.15.9];net=newgrnn(P,T);这个表示这个网络已经固定了。

networkCreatecustomneuralnetworknewcCreatecompetitivelayernewcfCreatecascade-forwardbackpropagationnetworknewdtdnnCreatedistributedtimedelayneuralnetworknewelmCreateElmanbackpropagationnetworknewffCreatefeedforwardbackpropagationnetworknewfftdCreatefeedforwardinput-delaybackpropagationnetworknewfitCreateafittingnetworknewgrnnDesigngeneralizedregressionneuralnetworknewhopCreateHopfieldrecurrentnetworknewlinCreatelinearlayernewlindDesignlinearlayernewlrnCreatelayered-recurrentnetworknewlvqCreatelearningvectorquantizationnetworknewnarxCreatefeedforwardbackpropagationnetworkwithfeedbackfromoutputtoinputnewnarxspCreateNARXnetworkinseries-parallelarrangementnewpCreateperceptronnewpnnDesignprobabilisticneuralnetworknewprCreateapatternrecognitionnetworknewrbDesignradialbasisnetworknewrbeDesignexactradialbasisnetworknewsomCreateself-organizingmapsp2narxConvertseries-parallelNARXnetworktoparallel(feedback)form如果是design的，一般是不需要train的如果是crate,一般有误差曲线。

神经网络中对输入数据的预处理包括哪些步骤方法？最好能说得详细些，谢谢！