在使用遗传算法优化BP神经网络的回归预测问题时，将BP神经网络的参数作为遗传算法优化的目标函数，以预测误差作为适应度函数，不断更新BP神经网络的参数，以期得到更优的回归预测结果。遗传算法的主要思想是模拟生物进化过程中的自然选择和适应度递增的过程，通过选择、交叉和变异等操作，不断优化种群的适应度，最终得到最优解。在使用遗传算法优化BP神经网络的回归预测问题时，可以结合遗传算法优化算法的搜索能力和BP

广义回归神经网络（General Regression Neural Network, GRNN）是1991年提出的基于径向基函数（Radial Basis Fuction，RBF）网络的一种改进形式，与径向基函数网络相比，其训练更为方便。GRNN的基本思想是通过计算输入数据点与已知数据点之间的距离来确定输出。该模型的输入是一组特征向量，输出是对应的目标值。GRNN模型的训练不需要迭代，因此具有快

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