GRNN-Adaboost分类预测 | Matlab 基于广义神经网络GRNN-Adaboost分类预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

在机器学习领域，数据分类是一个重要的任务，其目的是根据已有的数据样本，将未知的数据样本分配到不同的类别中。为了解决这个问题，许多分类算法被提出和应用。其中一种被广泛研究和使用的算法是广义神经网络（Generalized Regression Neural Network，GRNN）。本文将介绍如何通过结合adaboost算法和GRNN来实现数据分类。

首先，让我们了解一下adaboost算法。adaboost是一种集成学习算法，其主要思想是通过逐步训练多个弱分类器，并将它们组合成一个强分类器。在每一轮训练中，adaboost会调整样本的权重，使得前一轮分类错误的样本在后续训练中得到更多的关注。通过这种方式，adaboost能够提高整体分类的准确性。

接下来，我们将adaboost与GRNN结合起来。GRNN是一种基于概率的神经网络模型，它通过计算输入样本与训练样本之间的距离来进行分类。GRNN的主要优点是具有较好的泛化能力和对噪声数据的鲁棒性。在结合adaboost之前，我们需要将GRNN作为弱分类器进行训练。

训练过程如下：首先，我们将训练数据分成两个部分，一个用于训练GRNN，另一个用于训练adaboost。在训练GRNN时，我们将输入样本与每个训练样本计算距离，并根据距离的大小将样本分配到不同的类别中。然后，我们将GRNN的输出作为输入特征，将训练样本的真实类别作为标签，使用adaboost进行训练。在每一轮训练中，adaboost会根据前一轮的分类结果调整样本的权重，并更新GRNN的参数。通过多轮训练，我们可以得到一个准确度较高的分类模型。

在测试阶段，我们将未知的数据样本输入到训练好的模型中。首先，我们将样本与GRNN计算距离，然后将GRNN的输出作为输入特征，使用adaboost进行分类。最后，我们可以得到未知样本的分类结果。

通过结合adaboost和GRNN，我们可以得到一个准确度较高的分类模型，具有较好的泛化能力和对噪声数据的鲁棒性。然而，需要注意的是，该方法可能对训练数据的分布敏感，因此在应用时需要谨慎选择训练数据。

总结而言，通过结合adaboost和GRNN，我们可以实现对数据的准确分类。这种方法不仅提高了分类的准确性，还具有较好的泛化能力和对噪声数据的鲁棒性。随着机器学习领域的不断发展，我们相信这种方法将在实际应用中发挥重要作用，并为解决实际问题提供有效的解决方案。

📣 部分代码

%% grnn%% 1.初始化环境%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 权重初始化[mm,nn]=size(P_train);D(1,:)=ones(1,nn)/nn;

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 徐富强,郑婷婷,方葆青.基于广义回归神经网络(GRNN)的函数逼近[J].巢湖学院学报, 2010(6):6.DOI:10.3969/j.issn.1672-2868.2010.06.003.

[2] 倪贤达,杨得航,左桐,等.基于遗传算法改进GRNN神经网络的施肥量预测研究[J].  2020.

[3] 周亮,周骏顺,张丽佳.基于GRNN-AdaBoost的多设备融合定位方法:201910861355[P][2023-09-28].

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合