本文介绍了如何使用MATLAB结合粒子群算法（PSO）优化RBF神经网络进行数据预测。首先，文章说明了PSO和RBF神经网络的基本概念，接着展示了一个简化版的MATLAB实现过程，包括数据集准备、RBF神经网络模型初始化、PSO参数设定、迭代优化及预测结果展示。文章强调实际应用中需根据具体问题调整代码。
基于MATLAB的粒子群算法优化RBF神经网络数据预测
粒子群算法（Particle Swarm Optimization, PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群觅食的行为来寻找最优解。RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是一种常用的神经网络模型，被广泛应用于数据预测问题。本文将介绍如何使用MATLAB编写代码，将粒子群算法应用于优化RBF神经网络的数据预测任务。
首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个包含输入特征和对应输出标签的数据集。为了简化问题，这里我们使用一个示例数据集，该数据集包含一个输入特征和一个输出标签。你可以根据实际问题进行相应的数据集准备。
接下来，我们将介绍如何使用MATLAB实现粒子群算法优化RBF神经网络的过程。代码如下：
% 步骤1：数据准备
% 假设我们有一个示例数据集X和对应的标签Y
X = [1, 
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