RBF神经网络数据回归预测的Matlab完整实现

资源摘要信息:"径向基神经网络（RBF）是一种常用的神经网络，主要应用于数据回归预测。RBF网络通过模拟生物神经系统的处理方式，能够对非线性数据进行有效的处理和预测。 径向基函数神经网络（RBFNN）是一种人工神经网络，它使用径向基函数作为激励函数。RBF网络是一种局部逼近网络，具有良好的逼近非线性映射的能力。它通常由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层节点数与输入向量的维度相同，输出层节点数与输出向量的维度相同。隐藏层节点使用的非线性函数通常是对径向基函数进行函数映射。 在RBF网络中，隐藏层节点的激励函数是径向对称的，通常选择高斯函数，每个隐藏层节点的中心向量是输入向量空间中的一点。因此，对于输入空间中的每一个点，隐藏层节点的响应都是输入点与中心向量之间距离的函数。 RBF网络的数据回归预测过程大致分为以下几个步骤： 1. 数据预处理：包括数据清洗、标准化或归一化等，以便网络更有效地学习和预测。 2. 网络结构设计：确定隐藏层节点的数量和类型，设置网络参数。 3. 参数训练：使用训练数据对网络参数进行训练，一般采用反向传播算法（如梯度下降法）来调整网络权重。 4. 预测和验证：使用测试数据对训练好的网络进行预测，然后验证模型的预测准确性。 在Matlab环境下实现RBF网络的数据回归预测，通常需要使用Matlab自带的神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），该工具箱提供了创建、训练和仿真神经网络的函数和方法。 需要注意的是，本资源提到的运行版本为Matlab 2018及以上版本。这可能意味着资源中所使用的某些函数或工具箱特性在Matlab 2018之前的版本中不可用或有所不同，因此运行该程序需要确保使用的Matlab环境满足指定的版本要求。 最后，由于提供的文件信息中包含一个压缩包子文件的文件名称列表，我们可以推断资源内容是以压缩包形式分发的，用户需要解压缩后才能获取到Matlab完整程序和数据。压缩包的名称为“013_基于径向基神经网络的数据回归预测”，说明了压缩包内包含的内容主题。"