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在Matlab中预测5输入3输出函数的示例代码：

首先，我们需要准备数据。在这个例子中，我们将使用一个简单的函数：

$$y_1 = \sin(x_1) + \cos(x_2)$$

$$y_2 = \cos(x_3) + \sin(x_4)$$

$$y_3 = x_5^2$$

为了生成数据，我们可以使用以下代码：

x = rand(1000,5)*10-5; % 生成1000个5维的随机输入
y = zeros(1000,3); % 初始化输出
y(:,1) = sin(x(:,1)) + cos(x(:,2)); % 计算第一个输出
y(:,2) = cos(x(:,3)) + sin(x(:,4)); % 计算第二个输出
y(:,3) = x(:,5).^2; % 计算第三个输出

接下来，我们需要将数据分成训练集和测试集：

idx = randperm(1000);
trainIdx = idx(1:800); % 取前800个作为训练集
testIdx = idx(801:end); % 取后200个作为测试集
trainX = x(trainIdx,:);
trainY = y(trainIdx,:);
testX = x(testIdx,:);
testY = y(testIdx,:);

然后，我们可以使用Matlab的`newrb`函数来创建径向基神经网络：

net = newrb(trainX',trainY',0,1.0,50);

在这里，我们将使用50个基函数，其它参数是默认值。接下来，我们可以使用训练好的神经网络来预测测试集的输出：

predictY = net(testX');

最后，我们可以计算预测结果和实际结果之间的误差：

err = testY' - predictY; % 计算误差
mse = mean(err.^2,2); % 计算均方误差
disp(mse); % 显示均方误差

这将显示三个输出的均方误差。如果神经网络的训练和预测效果良好，这些误差应该很小。