GRNN的核心思想是利用径向基函数(Radial Basis Function, RBF)作为隐含层的激活函数,将输入空间划分为一系列局部区域,并在每个区域上拟合一个局部回归模型。在Go语言中,实现GRNN神经网络需要以下步骤: 数据准备:首先,我们需要准备训练数据和测试数据。这些数据通常来自于实际应用场景,如时间序列预测、图像分类等。 构建神...
51CTO博客已为您找到关于GRNN广义回归模型的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及GRNN广义回归模型问答内容。更多GRNN广义回归模型相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
GRNN,即General Regression Neural Network,中文全称为广义回归神经网络,是由The Lockheed Palo Alto研究实验室在1991年提出的。GRNN是一种新型的基于非线性回归理论的神经网络模型。GRNN是建立在非参数核回归基础之上的,该神经网络是以测试样本为后验条件,并从观测样本中计算得到自变量和因变量之间的概率密度函数,然后在...
此外,本文在倒数第二层使用了dropout以解决过拟合问题,当模型参数太多而训练样本少的时候容易出现过拟合问题。 2、 GRNN 这篇文章引入了一个神经网络,以统一的、自底向上的方式来学习基于向量的文本表示方法。该模型首次使用CNN/LSTM来学习句子表示,利用Gated RNN自适应地对句子的语义及其之间关系进行编码。 图2 文本...
由表1可知,应用FOA GRNN模型预测的MAD、MAPE、RMS值都比单一的GRNN模型和BP模型小,由此说明,相对于BP和GRNN网络,FOA GRNN网络模型的预测误差较小并且具有较高的稳定性,FOA GRNN模型在预测能力、逼近能力等方面皆具有较强的优势。 4结论 本文首次将果蝇算法优化的广义回归神经网络模型应用于船舶交通流量预测中,根据FO...
简介:CNN、GRNN、CLSTM、TD-LSTM/TC-LSTM…你都掌握了吗?一文总结情感分析必备经典模型 3、CLSTM 神经网络在情感分类任务中取得了巨大的成功,因为它们能够减轻特征工程的任务压力。然而,由于存储单元的缺陷,如何在递归架构下对文档级情感分类的长文本进行建模仍有待研究。为了解决这个问题,本文提出了一个缓存的长短期...
以下是使用GRNN模型的MATLAB代码: 1. 导入数据 可以使用MATLAB中的“csvread”函数从CSV文件中导入数据: data = csvread('data.csv'); 其中,“data.csv”是包含数据的CSV文件。 2. 分离输入和输出数据 将第一列到倒数第二列的数据作为输入数据,将最后一列的数据作为输出数据: ...
利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对地震震级敏感因子进行降维处理,然后对提取出的主成分进行归一化,将归一化的主成分数据作为预测模型的输入向量,地震震级作为预测模型的输出向量;以20个地震数据作为学习样本进行训练,运用GA寻优获得最优光滑因子,建立基于PCA-GA-GRNN的地震震级预测模型,并对8个测试...
Regression Neural Network, GRNN)的港口货物吞吐量预测模型,并利用该模型预测天津港货物吞吐量.结果表明该模型具有很好的拓扑性,收敛速度快、预测精度高、不易陷入局部极小值等优点,对小样本数据的船舶交通流预测有着很好的发展前景.同时,该模型能够很好地解决上述模型中预测精度不高的问题[4-5]. 1 GRNN原理 GRNN...
一种基于GRNN组合模型的城市日供水量预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于GRNN组合模型的城市日供水量预测方法说明:本发明涉及一种基于GRNN组合模型的城市日供水量预测方法,属于预测、城市企业供水系统的优化调度...专利查询请上爱企查