基于广义回归神经网络货运量预测代码
广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network, GRNN）是一种基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）的前馈神经网络，由Donald Specht在1991年提出。GRNN特别适用于回归问题，但也可以在一定程度上用于分类问题。
广义回归神经网络的特点：
径向基函数：GRNN使用径向基函数作为隐藏层神经元的激活函数，这些函数通常具有中心点和宽度参数。
非线性映射：输入数据通过径向基函数进行非线性映射，形成特征空间。
全局逼近能力：GRNN具有全局逼近能力，可以逼近任意连续函数到任意精度。
无局部极小问题：与传统的神经网络不同，GRNN的训练过程不涉及梯度下降，因此没有陷入局部极小值的风险。
快速训练：GRNN的训练过程简单，通常只需要一个或几个迭代步骤即可完成。
参数选择：GRNN的性能受到径向基函数的中心点和宽度参数的影响，这些参数的选择对模型的泛化能力至关重要。
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