RBF神经网络非线性系统辨识matlab实现

RBF神经网络可以用于非线性系统辨识。下面是一个简单的matlab实现步骤：

1. 收集非线性系统的输入输出数据，构建训练集和测试集。

2. 设计RBF神经网络结构。一般包括输入层、隐藏层和输出层。其中，输入层节点数为输入变量的维数，输出层节点数为输出变量的维数，隐藏层节点数根据实际情况设置。

3. 初始化RBF神经网络参数。包括隐层节点的均值向量和方差矩阵，输出层的权重矩阵。

4. 训练RBF神经网络。使用训练集对神经网络进行训练，一般采用误差反向传播算法或者最小二乘法。训练的目标是最小化预测误差。

5. 测试RBF神经网络。使用测试集对神经网络进行测试，计算预测输出与实际输出之间的误差，评估神经网络的性能。

下面是一个简单的matlab代码示例：

% Load data
load nonlinear_system_data

% Set up RBF neural network
input = X_train';
output = Y_train';
spread = 0.1;
hidden = 10;
net = newrb(input,output,0,spread,hidden);

% Test RBF neural network
input_test = X_test';
output_test = Y_test';
y_pred = sim(net,input_test);
mse = mean((output_test - y_pred).^2);
disp(['MSE on test set: ',num2str(mse)])

其中，nonlinear_system_data是一个mat文件，包含训练集和测试集的输入输出数据。X_train、Y_train、X_test、Y_test分别是训练集和测试集的输入和输出。spread是RBF神经网络的传播参数，hidden是隐藏层节点数。newrb函数可以自动设置神经网络参数。sim函数用于对测试集进行预测。