本文探讨了遗传算法优化的径向基函数神经网络在数据预测中的应用，通过实例展示了如何利用MATLAB进行模型构建和优化，以提高预测性能和准确性。
基于遗传算法优化的径向基函数神经网络在数据预测中的应用
随着现代科技的不断发展，数据分析与预测越来越被应用于各个领域，如金融、医学、经济等。其中神经网络是一种较为常用的算法模型。而径向基函数神经网络（RBF）在数据预测方面表现优异，在RBF的基础上，结合遗传算法（GA）可以进一步提高其性能和准确度。
一、径向基函数神经网络
RBF网络是一种由多个基函数组成的神经网络，它与传统神经网络不同之处在于后者使用的是sigmoid函数，而RBF网络的激活函数则是径向基函数，即：
ϕ(x)=exp(−∥x−cj∥22σ2)ϕ(x)=exp(-\frac{\|x-c_j\|^2}{2σ^2})ϕ(x)
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