本文主要是介绍机器学习 | Matlab实现基于K折交叉验证GA-GRNN遗传算法优化广义回归神经网络模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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- 文章概述
- 源码设计
- 参考资料
文章概述
机器学习 | Matlab实现基于GA-GRNN遗传算法优化广义回归神经网络模型
GA-GRNN（Genetic Algorithm- Generalized Regression Neural Network）是一种将遗传算法（Genetic Algorithm）与广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network）相结合的模型优化方法。
广义回归神经网络（GRNN）是一种基于神经网络的回归模型，它能够有效地进行非线性回归任务。从而进行预测。GRNN具有良好的泛化性能和快速的训练速度。
遗传算法（Genetic Algorithm）是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。它通过模拟进化过程中的选择、交叉和变异等操作，来搜索最优解的空间。遗传算法适用于解决复杂的优化问题，并且具有全局搜索能力。
将遗传算法应用于优化GRNN模型的过程如下：
编码：首先需要定义遗传算法的编码方式，将GRNN模型的参数表示为遗传算法的个体。可以使用二进制编码、浮点数编码或其他适合的编码方式。
初始化种群：随机生成一组初始个体（GRNN模型的参数组合），形
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