使用PSO优化的RBF进行数据预测回归（Matlab）

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👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

     或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

 摘要：

本文将粒子群算法（PSO）与径向基神经网络（RBF）相结合，使用PSO优化RBF神经网络的主要参数中心值c, 宽度σ以及连接权值w。然后将影响输出响应值的多个特征因素作为PSO-RBF神经网络模型的输入神经元, 输出响应值作为输出神经元进行预测测试。并使用BP神经网络，RBF神经网络对同一任务进行对比，结果表示PSO-RBF的准确度最好。

1.RBF神经网络介绍：

RBF神经网络的原理是利用径向基函数作为隐含层单元的“基”构成隐含层空间, 隐含层对输入向量进行变换, 将低维空间的输入数据映射到高维空间, 使得在低维空间线性不可分的问题在高维空间实现线性可分。下图为RBF神经网络结构：