GRNN模型代码 gm(1,1)模型建模步骤 关于这个模型的介绍不想多说了,只是一个娱乐而已。下面是所有的代码,直接粘到你的M文件里面,然后跑就是了。 一分钱不收。 function [ simulation,params] = GM( org ) n=length(org); %一次累加 for i=1:n acc(i)=sum(org(1:i)); end %计算背景值 for i=1:...
可以使用MATLAB中的“newgrnn”函数来创建和训练GRNN模型: net = newgrnn(input', output'); 其中,“input”和“output”是分离的输入和输出数据。训练完成后,我们就获得了一个GRNN模型“net”。 4. 使用GRNN模型进行预测 可以使用“net”对新数据进行预测: prediction = net(new_input'); 其中,“new_input”...
对广义回归神经网络(GRNN)进行了结合与改进,并构建作物广义回归神经网络(GRNN)结合麻雀搜索算法的预测施肥量模型.通过采集得到的数据样本会被用来输入MATLAB进行仿真和实验验证.仿真和实验结果表明,基于麻雀搜索算法的GRNN神经网络模型比BP神经网络具有更少的输入参数,能更好地反映施肥量与诸多影响因素之间的关系,具有实用...
风电功率预测结果的准确性,不仅关系到风力发电厂的综合运行效率,也与区域运行成本具备直接联系,基于BP神经网络、LSTM、GRNN实现风电功率预测。经过实例分析,证明设计的方法对风电功率的预测结果误差均在最优误差范围内,预测的数值具有更高的价值。 2 部分代码 %% ARMA 预测 clc,clear,close all load data%导入数据 T...
简介:【预测模型】基于BP神经网络、LSTM、GRNN实现风电功率预测附matlab代码 1 简介 风电功率预测结果的准确性,不仅关系到风力发电厂的综合运行效率,也与区域运行成本具备直接联系,基于BP神经网络、LSTM、GRNN实现风电功率预测。经过实例分析,证明设计的方法对风电功率的预测结果误差均在最优误差范围内,预测的数值具有更高...
【预测模型】基于BP神经网络、LSTM、GRNN实现风电功率预测附matlab代码, 1简介风电功率预测结果的准确性,不仅关系到风力发电厂的综合运行效率,也与区域运行成本具备直接联系,基于BP神经网络、LSTM、GRNN实现风电功率预测。经过实例分析,证明设计的方法对风电功率的预
通过采集得到的数据样本会被用来输入MATLAB进行仿真和实验验证.仿真和实验结果表明,基于麻雀搜索算法的GRNN神经网络模型比BP神经网络具有更少的输入参数,能更好地反映施肥量与诸多影响因素之间的关系,具有实用价值.且基于麻雀搜索算法改进的GRNN神经网络算法模型人为设定量更少,更为客观,预测值与实际值之间的误差更小,...