基于广义回归神经网络的货运量预测案例分析

本文通过基于广义回归神经网络的数据预测方法，对货运量进行了案例分析。广义回归神经网络（GRNN）是一种常用的数据预测模型，通过对历史数据进行训练学习，能够准确预测未来货运量的变化趋势。案例中使用GRNN模型对货运量进行预测，并分析了预测结果的准确性和稳定性。通过本案例，读者可以了解到GRNN模型的基本原理和应用，以及如何利用它来进行货运量预测。该案例具有实际参考价值，帮助读者更好地理解和应用GRNN模型进行数据预测。