RBF神经网络预测 cmatlab

在MATLAB中，你可以使用Radial Basis Function (RBF)神经网络对数据进行预测。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用RBF神经网络进行预测：

% 假设你已经有了输入数据X和对应的目标值Y
% 假设你想要使用10个RBF神经元进行预测

% 创建RBF神经网络对象
net = newrb(X, Y, 0.1, 0.01, 10);

% 对新的输入数据进行预测
X_new = ... % 新的输入数据
Y_pred = net(X_new);

在这个示例中，`newrb`函数用于创建RBF神经网络对象。它的输入参数包括输入数据`X`、目标值`Y`、半径缩放因子（用于确定每个RBF神经元的半径大小）、误差容限（网络训练的停止条件）和神经元数量。你可以根据自己的数据和需求调整这些参数。

创建RBF神经网络对象后，你可以使用该对象对新的输入数据`X_new`进行预测，得到预测值`Y_pred`。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更多的数据预处理、网络训练和调参步骤。你可以根据自己的实际情况修改和调整代码。