径向基神经网络多输入多输出函数预测 matlab举例

以下是一个径向基神经网络多输入多输出函数预测的 MATLAB 代码示例：

假设我们有一个包含三个输入和两个输出的数据集，其中每个输入和输出都有100个样本。我们可以使用MATLAB中的radbas函数来创建径向基函数，并使用trainr函数来训练网络。最后，我们可以使用sim函数来预测新的输入。

% 创建数据集
inputs = rand(3,100); % 3个输入变量，100个样本
outputs = [sin(inputs(1,:)); cos(inputs(2,:))]; % 2个输出变量，分别为sin(x1)和cos(x2)

% 创建径向基函数
rbf = radbas();

% 训练神经网络
net = newrb(inputs, outputs, [], [], 10, [], rbf); % 10个径向基函数

% 预测新的输入
new_inputs = [0.5; 0.7; 0.9];
new_outputs = sim(net, new_inputs);
disp(new_outputs);

在这个示例中，我们创建了一个包含10个径向基函数的神经网络。我们使用newrb函数来自动确定每个径向基函数的宽度和位置。

最后，我们使用sim函数来预测新的输入变量的输出。在这个例子中，我们使用[0.5; 0.7; 0.9]作为新的输入，预测它们的输出值。

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径向基神经网络5输入3输出函数预测 matlab举例

以下是一个使用径向基神经网络预测函数的matlab示例：

假设我们有一个5输入3输出的函数，可以使用以下代码生成一些随机数据来模拟它：

x = rand(100, 5); % 100个5维随机输入
y = [sin(x(:,1)), cos(x(:,2)), tanh(x(:,3))]; % 相应的3维输出

接下来，我们可以使用以下代码创建径向基神经网络并训练它：

net = newrb(x', y', 0, 1, 10); % 创建径向基神经网络

该函数的参数含义为：

- `x'`：输入数据的转置，因为函数要求每列是一个输入样本。
- `y'`：输出数据的转置，同理。
- `0`：目标误差，即训练完成后希望网络的输出与真实输出之间的最大误差。
- `1`：收缩因子，用于控制径向基函数的宽度。
- `10`：径向基函数的数量。

训练完成后，我们可以使用以下代码来测试该网络：

x_test = rand(10, 5); % 10个用于测试的输入
y_test = [sin(x_test(:,1)), cos(x_test(:,2)), tanh(x_test(:,3))]; % 相应的真实输出
y_pred = net(x_test'); % 使用网络进行预测

`y_pred`是一个3x10的矩阵，其中每列是一个预测输出。我们可以使用以下代码来计算预测输出与真实输出之间的误差：

mse = mean((y_pred - y_test').^2, 'all');

这里使用了均方误差来衡量预测误差。