rbf神经网络matlab

RBF神经网络是一种特殊类型的神经网络，其全称为径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network）。它在MATLAB中也有相应的实现。

在MATLAB中，可以使用`newrb`函数来创建一个RBF神经网络。该函数的语法为：

net = newrb(P,T,goal,spread,MN,DF)

其中，P是输入数据的矩阵，T是目标输出的矩阵，goal是训练的目标性能，spread是每个RBF神经元的扩展参数，MN是隐藏层神经元的最小数量，DF是隐藏层神经元的扩展因子。

通过调用`train`函数可以对RBF神经网络进行训练，语法如下：

net = train(net,P,T)

其中，net是RBF神经网络对象，P是输入数据的矩阵，T是目标输出的矩阵。

训练完成后，可以使用`sim`函数来进行预测，语法如下：

Y = sim(net,P)

其中，net是训练好的RBF神经网络对象，P是输入数据的矩阵，Y是预测的输出。

在你提供的引用中，似乎是关于训练集和测试集数据的性能指标，包括MBE、R2和MAE。这些指标用于评估模型的拟合程度和预测精度。MBE（Mean Bias Error）是平均偏差误差，R2是决定系数，MAE是平均绝对误差。通过这些指标可以对RBF神经网络的性能进行评估。

请注意，以上是关于RBF神经网络在MATLAB中的基本介绍和使用方法，具体的实现和应用还需要根据具体的问题和数据进行调整和优化。