基于径向基神经网络实现数据回归预测（附带MATLAB代码）

数据回归预测是一种常见的机器学习任务，旨在通过给定的输入数据来预测连续的输出变量。径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network，RBFNN）是一种常用的神经网络模型，其在回归预测任务中具有良好的性能。本文将介绍如何使用MATLAB实现基于径向基神经网络的数据回归预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入MATLAB的神经网络工具箱，该工具箱提供了用于创建和训练神经网络的函数和工具。我们可以使用以下代码导入该工具箱：

% 导入神经网络工具箱
import nnet.*

接下来，我们需要准备用于训练和测试的数据集。数据集应包含输入变量和相应的输出变量。在本例中，我们使用一个简单的示例数据集，其中包含一个输入变量x和一个输出变量y。你可以根据实际情况替换为自己的数据集。

% 准备数据集
x = 0: