GRNN相比于BP神经网络具有以下优点：(1) 训练过程是单程的，无需迭代。 (2) 隐含层神经元个数能根据训练样本自适应确定。 (3) 网络各层之间的连接权重由训练样本唯一确定，避免了BP网络中的权重修改问题。 (4) 隐含层节点采用高斯函数作为激活函数，对接近局部神经元特征的输入具有显著吸引力。