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1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

2.MATLAB源码
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tic;
SamNum=48; %训练样本数
TargetSamNum=3; %测试样本数
InDim=1; %样本输入维数
UnitNum=2; %隐节点数
MaxEpoch=1200;
本文介绍了基于MATLAB的机器学习数据预测,比较了BP神经网络和RBF神经网络的仿真效果,并探讨了PSO优化RBF神经网络的重要性。在BP神经网络中,隐含层数量和学习率的选择对性能有显著影响,而在RBF网络中,隐藏层到输出层的映射是线性的,利用PSO优化能提高预测精度。
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