文章目录
-
-
- 效果一览
- 文章概述
- 源码设计
- 参考资料
-
效果一览
文章概述
Matlab实现带有置信区间的GRNN广义回归神经网络时间序列未来趋势预测
带有置信区间的GRNN(广义回归神经网络)时间序列未来趋势预测结合了广义回归神经网络(GRNN)的预测能力和置信区间的统计度量,以提供对未来趋势的预测及其不确定性范围。下面将分别介绍GRNN和置信区间的概念,并探讨它们在时间序列预测中的应用。
GRNN是建立在数理统计基础上的径向基函数网络,其理论基础是非线性回归分析。它具有很强的非线性映射能力和学习速度,特别适用于样本数据较少的情况,此时预测效果很好。
置信区间是统计学中的一个重要概念,用于估计总体参数的取值范围。它基于样本数据计算得出,并给出了参数真实值落在这个范围内的概率。通过计算置信区间,我们可以了解预测结果的不确定性,从而更全面地评估预测的可靠性。
在带有置信区间的GRNN时间序列未来趋