基于广义回归神经网络的货运量预测方法研究和案例分析

本文以GRNN（广义回归神经网络）为基础，通过对货运量数据进行分析和预测，对神经网络的数据预测方法进行了深入探讨。首先介绍了神经网络的原理和基本概念，然后详细解释了GRNN的工作原理和特点。接着以实际货运量数据为例，通过使用matlab软件进行神经网络案例分析，阐述了BP（反向传播）遗传算法分类器和RBF（径向基函数）回归的具体应用。最后总结了该方法的优势和局限性，并对未来的研究方向进行了展望。