rbf神经网络时间序列预测matlab

以下是基于径向基神经网络（RBF）的时间序列预测的MATLAB代码和数据的示例：

% 加载数据
load('data.mat');

% 划分训练集和测试集
train_data = data(1:100);
test_data = data(101:end);

% 创建RBF神经网络
net = newrb(train_data(1:end-1), train_data(2:end), 0, 1, 50);

% 预测测试集
test_predict = sim(net, test_data(1:end-1));

% 绘制预测结果和实际结果的对比图
figure;
plot(test_predict, 'r');
hold on;
plot(test_data(2:end), 'b');
legend('Predicted', 'Actual');
title('RBF Neural Network Time Series Prediction');
xlabel('Time');
ylabel('Value');

其中，data.mat是包含时间序列数据的MATLAB数据文件。代码中首先加载数据，然后将数据划分为训练集和测试集。接着，使用newrb函数创建一个RBF神经网络，并使用sim函数对测试集进行预测。最后，绘制预测结果和实际结果的对比图。