利用GRNN进行货运量预测
基于广义回归神经网络的货运量预测
该项目探索GRNN在货运量预测领域的应用。通过构建广义回归神经网络模型，可以对未来的货运量进行预测和分析。
项目亮点：
- 利用GRNN强大的非线性映射能力，实现对复杂货运量数据的有效预测。
- 模型训练过程无需复杂的参数调整，易于实现和应用。
- 预测结果可为物流规划和资源配置提供数据支持。
项目内容：
- 货运量相关数据收集与预处理
- GRNN模型构建与训练
- 模型评估与预测结果分析
文件大小：12.24KB
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