使用MATLAB进行RBF神经网络水质指标预测

使用MATLAB进行RBF神经网络水质指标预测

RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，广泛应用于数据建模、模式识别和预测等领域。本文将介绍如何使用MATLAB实现RBF神经网络来预测水质指标。

1. 数据准备
   首先，我们需要准备用于训练和测试RBF神经网络的数据集。数据集应包括水质指标的输入特征和相应的目标输出。假设我们的数据集包含n个样本，每个样本有m个输入特征和一个目标输出。

2. 网络拓扑设计
   RBF神经网络由三层组成：输入层、隐藏层和输出层。输入层接收输入特征，隐藏层是RBF神经元的集合，输出层产生预测结果。

在MATLAB中，可以使用newrb函数来自动选择RBF神经网络的合适参数，如隐藏层神经元数量和径向基函数的宽度。下面是一个示例代码：

% 设置输入数据和目标输出
inputs = 数据集的输入特征;
targets = 数据集的目标输出;

% 创建RBF神经网络
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