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
Python 20 次浏览
如果你正在找一个用来优化广义回归神经网络（GRNN）预测模型的工具，SSA-GRNN 广义神经网络是个不错的选择。这篇文章详细了如何利用鲸鱼算法(WOA)和麻雀算法(SSA)优化 GRNN 的预测精度，重点在于平滑因子σ的自动调整。说白了，就是让你的预测更精准，不需要再手动调参数，直接用优化算法自动
Docker 0 次浏览