说明：泛化回归神经网络GRNN(generalized regression NN)应用实例，适合学习使用。

GRNN-应用 U92 神经网络回归 GRNN--matlab GRNN-回归

说明：第一章 线性规划第二章 整数规划第三章 非线性规划第四章 动态规划第五章 图与网络第六章 排队论第七章 对策论第八章 层次分析法第九章 插值与拟合第十章 数据的统计描述和分析第十一章 方差分析第十二章 回归分析

层次分析法 非线性回归 建模--排队论 对策论 动态规划MATLAB

说明：基于多元线性回归、偏最小二乘、神经网络、卡尔漫滤波、径向基网络、主成分分析等等的程序。可用于建模和预测。

主成分回归 多元回归预测 RegrToolbox 预测-回归 regression

说明：RNN网络连接权值的学习修正使用BP算法，由于网络隐含层结点中的作用函数采用高斯函数，从而具有局部逼近能力．此为该网络之所以学习速度快的原因．此外．由于GRNN中人为调节参数很少．只有一个阈值．网络的学习全部依耐数据样本，这个特点决定网络得以最大可能地避免人为主观假定对预测结果的影响。

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说明：rbf神经网络用于回归的matlab程序，修改数值就可适用

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说明：RBF神经网络matlab代码可以用于分类与回归

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说明：神经网络的回归拟合

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说明：【论文】全连接回归神经网络的稳定性分析

强化学习

说明：LSTM作为经典的回归神经网络类型，可以用于实现时序数据的预测。

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