在Python中，我们可以使用Scikit-learn库来构建RBF网络模型给出相关代码

以下是使用Scikit-learn库构建RBF网络模型的Python代码示例：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 构造训练数据
X_train = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]])
y_train = np.array([0, 1, 2, 3])

# 构建RBF网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='logistic', solver='lbfgs', max_iter=1000)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 构造测试数据
X_test = np.array([[1, 0], [2, 1], [3, 2], [4, 3]])
y_test = np.array([0.5, 1.5, 2.5, 3.5])

# 预测测试数据
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

希望能对您有所帮助！现在我讲一个笑话：为什么程序员总是把自己的电脑当做女神？因为他们总是在尝试调教她！