RBF神经网络预测股票数据代码

RBF神经网络是一种常用于预测时间序列数据的神经网络模型，其主要思想是利用径向基函数对输入数据进行非线性映射，然后通过线性回归对映射后的数据进行预测。以下是一个简单的RBF神经网络预测股票数据的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.linear_model import LinearRegression

class RBFNet:
    def __init__(self, k=10, lr=0.01):
        self.k = k
        self.lr = lr
        self.centers = None
        self.weights = None
        self.bias = None

    def _rbf(self, x, c, s):
        return np.exp(-1 / (2 * s**2) * (x-c)**2)

    def _kmeans(self, X):
        kmeans = KMeans(n_clusters=self.k)
        kmeans.fit(X)
        self.centers = kmeans.cluster_centers_

    def _calculate_interpolation_matrix(self, X):
        G = np.zeros((len(X), self.k))
        for i in range(len(X)):
            for j in range(self.k):
                G[i,j] = self._rbf(X[i], self.centers[j], 1)
        return G

    def fit(self, X, y):
        self._kmeans(X)
        G = self._calculate_interpolation_matrix(X)
        model = LinearRegression()
        model.fit(G, y)
        self.weights = model.coef_
        self.bias = model.intercept_

    def predict(self, X):
        G = self._calculate_interpolation_matrix(X)
        return np.dot(G, self.weights) + self.bias

上述代码中，RBFNet类实现了RBF神经网络的训练和预测过程。在训练过程中，首先通过KMeans算法对输入数据进行聚类，得到中心点坐标。然后通过径向基函数对输入数据进行映射，得到插值矩阵G。最后使用线性回归拟合插值矩阵和输出数据，得到权重和偏置项。在预测过程中，使用训练得到的权重和偏置项对新的输入数据进行预测。