Matlab
实现SSA-GRNN
麻雀算法（
SSA）优化广义回归神经网络多变量回归预测的详细项目实例
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随着数据科学和机器学习技术的快速发展，广泛的回归问题已经成为各行业中不可忽视的一部分。在实际应用中，诸如天气预报、股市预测、环境监测等领域的多变量回归任务需要考虑复杂的变量关系和非线性特性。因此，传统的回归模型往往无法很好地捕捉数据之间复杂的关系。为了解决这一问题，广义回归神经网络（GRNN）作为一种有效的回归模型被广泛应用。GRNN基于概率理论，能够通过神经网络结构对输入数据进行有效的回归分析。然而，GRNN的性能在于模型参数的选择，如何准确选择网络结构和优化模型参数，成为提高其预测精度的关键。
随着人工智能算法的不断发展，群体智能优化算法得到了广泛关注。麻雀搜索算法（SSA）作为一种新兴的群体智能优化算法，其独特的全局搜索能力使得它在多种优化问题中展现出强大的优势。麻雀搜索算法通过模拟麻雀觅食过程中的群体协作和个体自适应调整机制，能够在复杂的优化环境中找到较好的解 ...