MATLAB实现GRNN广义回归神经网络多输入多输出预测（含模型描述及示例代码）

内容概要：本文档详细介绍了利用MATLAB实现广义回归神经网络（GRNN）的多输入多输出预测模型。文章从项目背景、模型架构、关键技术点如数据预处理、核宽度参数优化以及性能评估等方面全面阐述了GRNN的工作原理及其优点。特别是对于非线性和小样本数据的良好适应性。同时提供了完整的Matlab代码示例用于理解和实际操作。此外，文档还讨论了该项目的应用场景、面临的挑战、创新之处和技术实现细节。并且对不同类型的预测问题进行了案例分析，涵盖了工业预测、环境监测等多个行业。最后提出了一些潜在的发展方向和技术改进建议。 适合人群：具有一定编程经验和数据分析基础的研究人员或工程技术人员，尤其是对机器学习感兴趣的初学者以及希望深入了解和掌握GRNN算法的专业人士。 使用场景及目标：适用于那些涉及多维数据建模的任务，比如多传感器数据融合、金融时间序列分析、健康监控等，目的是为了提高预测准确性，并且减少传统深度学习方法带来的计算成本。 其他说明：文档包含了详细的代码样例和支持材料链接以便读者进一步探索。