基于GRNN的货运量预测模型研究

基于广义回归神经网络（GRNN）的货运量预测模型研究。GRNN是一种强大的数据预测方法，它可以有效地处理非线性关系和大规模数据。通过对GRNN的研究和应用，我们可以准确地预测货运量，为物流企业的运输和物流规划提供参考。本文详细介绍了GRNN的原理和方法，并结合实际案例进行了实证分析和结果验证。通过对不同因素的综合考虑和分析，我们得出了准确的货运量预测结果。本文的研究对于提高货运量的预测准确性和效率具有一定的指导意义。