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预测函数的matlab示例：

假设我们有一个5输入3输出的函数，可以使用以下代码生成一些随机数据来模拟它：

x = rand(100, 5); % 100个5维随机输入
y = [sin(x(:,1)), cos(x(:,2)), tanh(x(:,3))]; % 相应的3维输出

接下来，我们可以使用以下代码创建径向基神经网络并训练它：

net = newrb(x', y', 0, 1, 10); % 创建径向基神经网络

该函数的参数含义为：

- `x'`：输入数据的转置，因为函数要求每列是一个输入样本。
- `y'`：输出数据的转置，同理。
- `0`：目标误差，即训练完成后希望网络的输出与真实输出之间的最大误差。
- `1`：收缩因子，用于控制径向基函数的宽度。
- `10`：径向基函数的数量。

训练完成后，我们可以使用以下代码来测试该网络：

x_test = rand(10, 5); % 10个用于测试的输入
y_test = [sin(x_test(:,1)), cos(x_test(:,2)), tanh(x_test(:,3))]; % 相应的真实输出
y_pred = net(x_test'); % 使用网络进行预测

`y_pred`是一个3x10的矩阵，其中每列是一个预测输出。我们可以使用以下代码来计算预测输出与真实输出之间的误差：

mse = mean((y_pred - y_test').^2, 'all');

这里使用了均方误差来衡量预测误差。