rbf神经网络matlab 预测

RBF（Radial Basis Function）神经网络是一种基于径向基函数的神经网络模型，常用于非线性回归和函数逼近。在MATLAB中，你可以使用`fitrbfnet`函数来进行RBF网络的训练和预测。

以下是基本步骤：

1. **数据准备**：首先，你需要准备一组输入变量（特征）和对应的输出变量（目标值）。通常，将它们分别存储在`X`和`Y`矩阵中。

X = ...; % 输入特征矩阵
Y = ...; % 目标输出值

2. **创建网络**：使用`fitrbfnet`函数构建RBF网络结构。例如，指定隐藏层节点数、学习率等参数。

net = fitrbfnet(numHiddenNodes, 'LearningRate', learningRate);

这里`numHiddenNodes`是RBF中心点的数量。

3. **训练网络**：使用`train`函数对网络进行训练。

net = train(net, X, Y);

4. **预测**：有了训练好的网络，你可以使用`predict`函数对新的输入数据进行预测。

newInputs = ...; % 新的数据输入
predictedOutputs = predict(net, newInputs);

5. **评估**：你可以使用各种性能指标（如均方误差MSE）来评估预测结果。

mse = mean((Y - predictedOutputs).^2);