1 模型
遗传算法和广义回归神经网络结合起来,构建出GA-GRNN方法,利用遗传算法的全局寻优和广义回归神经网络结构简单的特点,自动搜索和匹配最优光滑因子参数,实现数据精准分类.通过与实际分类情况比较,表明GA-GRNN法在实现高精度预测的同时,能够有效避免训练数据预测精度的降低.
2 部分代码
%% ga-grnn%% 1.初始化环境clc;clear;closeall;formatcompact;formatshort;%% 2.加载数据% data=xlsread(三维数据.xlsx);load(wine.mat)input=wine;output=wine_labels;% output=1+round(rand(size(wine,1),1));%% 划分数据集n=randperm(size(input,1));m=floor(0.7*size(input,1));p_train=input(n(1:m),:);%取转置 编成一列一个样本ttrain=output(n(1:m));p_test=input(n(m+1:end),:)
