径向基神经网络rbf回归预测 matlab代码

径向基神经网络（RBF）是一种常用的神经网络，常用于回归和分类任务。其特点是具有自适应的非线性映射能力，能够拟合各种复杂的非线性函数，并且具有较好的泛化能力。

在MATLAB中，可以通过以下代码进行RBF回归预测：

1. 加载数据

首先需要加载需要进行回归预测的数据，可以使用MATLAB中的load函数，例如：

data = load('data.txt');

其中，data.txt是存储数据的文件名，需要保证数据的格式正确。

2. 分离数据

将数据分成训练集和测试集，可以使用MATLAB中的crossvalind函数，例如：

cv = crossvalind('Kfold', size(data, 1), 10);
trainData = data(cv ~= 1, :);
testData = data(cv == 1, :);

其中，将数据分成了10份，cv~=1表示排除第一份，cv==1表示第一份。

3. 训练模型

使用MATLAB中的newrb函数进行RBF网络的训练，例如：

net = newrb(trainData(:, 1:end-1)', trainData(:, end)', 0, 1, 10, 1);

其中，trainData(:, 1:end-1)表示取数据的前n-1列作为输入，trainData(:, end)表示取数据的最后一列作为输出。0, 1, 10, 1分别表示误差目标、学习速率、隐藏层神经元个数和正则化参数。

4. 进行预测

使用MATLAB中的simulate函数进行预测，例如：

predict = sim(net, testData(:, 1:end-1)');

其中，testData(:, 1:end-1)表示取数据的前n-1列作为输入。

5. 评价模型

使用MATLAB中的regperf函数对模型进行评价，例如：

MSE = regperf(predict', testData(:, end))

其中，MSE表示均方误差。

以上就是使用MATLAB实现径向基神经网络RBF回归预测的全部代码。