标题中的“基于广义回归神经网络的阳极效应自动预测”指的是使用广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network, GRNN）技术来自动化预测阳极效应这一过程。阳极效应通常出现在某些电化学系统中，如电解或电池，它对设备性能和寿命有着重要影响。GRNN是一种特殊的神经网络模型，适用于非线性和时间序列数据的预测问题。
描述中提到的问题是当前阳极效应预测方法存在的不足，包括低精度和过拟合现象。为解决这些问题，研究者利用阳极效应的非线性和时间变化特性，设计了一个新的预测模型。他们首先收集阳极效应的预测样本，对数据进行预处理，形成学习样本。接着，这些样本被输入到广义回归神经网络中进行训练，构建出自动预测模型，并通过模拟实验验证其性能，与其他预测模型进行对比。
关键词中涉及的“神经网络”、“深度学习”、“机器学习”和“数据建模”都是与该研究密切相关的概念。神经网络是模仿人脑神经元结构的计算模型，用于学习和识别复杂模式。深度学习是神经网络的一个分支，通常包含多层结构，能处理大量数据并提取高级特征。机器学习是人工智能的一个领域，关注算法如何从数据中学习。数据建模则是指构建数学模型来描述和预测数据的行为。
通过EEAAC（一种评价指标）和DOIs（数字对象标识符），可以看出该研究已经发表在专业期刊上，具有一定的学术认可度。研究结果显示，采用GRNN的预测模型能够有效拟合阳极效应的变化规律，提高预测准确性，且预测误差显著低于其他现有的阳极效应预测模型，因此在实际应用中具有很高的价值。
总的来说，这篇研究论文介绍了一种利用广义回归神经网络改进阳极效应预测的方法，通过优化数据处理和模型构建，提高了预测的准确性和实用性，为电化学系统的监控和维护提供了更高效的技术手段。
