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

以下是一个简单的径向基神经网络示例，其中有5个输入和3个输出。

首先，我们需要生成一些训练数据，并将其拆分为输入和输出：

x = linspace(-5, 5, 100)';
y = sin(x);
noise = 0.1*randn(size(x));
y = y + noise;

x_train = x(1:50);
y_train = y(1:50);
x_test = x(51:end);
y_test = y(51:end);

接下来，我们需要选择一个径向基函数来构建神经网络。这里我们选择高斯径向基函数：

rbf = @(X, c, s) exp(-(X-c).^2/(2*s^2));

其中`X`是输入数据，`c`是中心点，`s`是标准差。

我们还需要选择一些中心点和标准差。这里我们使用k-means算法来选择中心点，并设置标准差为所有中心点之间的平均距离的一半：

k = 10;
[idx, centers] = kmeans(x_train, k);
s = mean(pdist(centers))/2;

现在我们可以构建径向基神经网络。我们使用最小二乘法来计算权重矩阵：

Phi = rbf(x_train, centers', s);
W = pinv(Phi)*y_train;

最后，我们可以使用测试数据来预测输出值：

y_pred = rbf(x_test, centers', s)*W;

我们可以将预测值和实际值绘制在同一张图上进行比较：

plot(x_test, y_test, 'b');
hold on;
plot(x_test, y_pred, 'r');
legend('Actual', 'Predicted');

完整代码如下：

x = linspace(-5, 5, 100)';
y = sin(x);
noise = 0.1*randn(size(x));
y = y + noise;

x_train = x(1:50);
y_train = y(1:50);
x_test = x(51:end);
y_test = y(51:end);

rbf = @(X, c, s) exp(-(X-c).^2/(2*s^2));
k = 10;
[idx, centers] = kmeans(x_train, k);
s = mean(pdist(centers))/2;
Phi = rbf(x_train, centers', s);
W = pinv(Phi)*y_train;
y_pred = rbf(x_test, centers', s)*W;

plot(x_test, y_test, 'b');
hold on;
plot(x_test, y_pred, 'r');
legend('Actual', 'Predicted');