基于MATLAB的RBF神经网络辛烷值预测

基于MATLAB的RBF神经网络辛烷值预测

辛烷值是衡量燃料抗爆性能的重要指标，对于燃料品质的评估和优化具有重要意义。RBF（Radial Basis Function）神经网络是一种常用的非线性回归模型，可以用于辛烷值的预测。本文将介绍如何使用MATLAB编写RBF神经网络模型，并利用该模型进行辛烷值的预测。

1. 数据准备
   首先，我们需要准备用于训练和测试的数据。数据集应包含辛烷值和一些与之相关的特征。在本例中，我们假设数据集包含了燃料的组成成分和对应的辛烷值。我们将使用部分数据作为训练集，剩余数据作为测试集。

2. 网络建模
   接下来，我们使用MATLAB中的神经网络工具箱来建立RBF神经网络模型。首先，我们需要创建一个新的神经网络对象。

net = newrb(input, target, goal, spread);