GRNN神经网络在电力系统负荷预报中的应用
为了预报电力系统负荷，采用GRNN（广义回归网络）的方法，通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型，用MATLAB7.0仿真，达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高，避免了BP网络预测同样的数据库，算法冗长，网络预测结果不稳定的缺点，GRNN网络具有更好的预报精...
GRNN技术资料
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广义回归神经网络（GRNN）是一种基于非线性回归的神经网络模型，以其强大的函数逼近能力和快速的学习速度在电子工程领域备受青睐。GRNN特别适用于信号处理、模式识别及预测分析等场景，能够有效解决复杂系统建模难题。通过探索我们精心整理的5个高质量资源，您将深入了解GRNN的工作原理及其在实际项目中的应用技巧，助力您的科研与开发工作更上一层楼。立即访问并下载这些宝贵资料吧！
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热电偶RBF神经网络模型分布密度范围研究
本文提出的利用径向基神经网络（RBFNN）或广义回归神经网络（GRNN）建立热电偶特性模型的方法，解决了BP 神经网络热电偶模型精度不高、重复训练时输出结果发生变化，有时出现奇异结果、不稳定等...
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