基于径向基神经网络的数据回归预测（附Matlab完整代码）

在本篇文章中，我们将介绍如何使用径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network，RBFNN）进行数据回归预测，并提供相应的Matlab代码。径向基神经网络是一种常用的人工神经网络模型，适用于各种回归和分类问题。

首先，我们需要了解径向基神经网络的基本原理。径向基神经网络由三层组成：输入层、隐藏层和输出层。隐藏层中的神经元使用径向基函数作为激活函数，常用的径向基函数包括高斯函数、多孔径函数等。输出层可以是线性层或非线性层，具体根据问题的需求而定。

接下来，我们将使用Matlab实现径向基神经网络的数据回归预测。以下是实现的步骤：

步骤 1：准备数据
首先，我们需要准备输入数据和对应的目标输出。假设我们有一个包含n个输入样本的矩阵X（大小为n×d，其中d是输入特征的数量），以及一个n维的目标输出向量Y。确保数据已经预处理和标准化，以提高模型的训练效果。

步骤 2：初始化径向基神经网络参数
我们需要设置径向基神经网络的参数，包括隐藏层的神经元数量和径向基函数的类型。在本例中，我们选择高斯径向基函数作为激活函数，并设置隐藏层神经元数量为k。

k = 10;  % 隐藏层神经元数量
sigma =