提供一个径向基神经网络对惯性导航INS数据进行优化的matlab例子

以下是一个使用径向基神经网络对惯性导航INS数据进行优化的 MATLAB 代码示例：

% 读取惯性导航数据
load insdata.mat

% 拆分数据为训练集和测试集
train_ratio = 0.8; % 训练集占比
train_size = floor(train_ratio * size(insdata, 1));
train_data = insdata(1:train_size, :);
test_data = insdata(train_size+1:end, :);

% 提取输入和输出数据
train_x = train_data(:, 1:end-3);
train_y = train_data(:, end-2:end);
test_x = test_data(:, 1:end-3);
test_y = test_data(:, end-2:end);

% 训练径向基神经网络模型
hidden_units = 10; % 隐藏层单元数
net = newrb(train_x', train_y', 0, 1, hidden_units);
view(net)

% 使用测试集评估模型性能
pred_y = net(test_x');
mse = mean((pred_y - test_y').^2, 2);
rmse = sqrt(mse);
avg_rmse = mean(rmse);
disp(['平均 RMSE：', num2str(avg_rmse)])

该代码使用 `insdata.mat` 文件中的 INS 数据，将数据拆分为训练集和测试集，然后提取输入和输出数据。接下来，使用 `newrb` 函数训练一个径向基神经网络模型，并使用测试集评估模型性能。最后输出模型的平均 RMSE 值。

请注意，此代码仅作为示例，实际应用中需要根据具体情况进行修改和调整。