本文介绍了如何使用MATLAB实现RBF径向基神经网络进行多输入单输出的回归预测。通过选择径向基函数、确定隐含层节点和位置，最小化损失函数训练网络，实现对新输入样本的准确预测。同时强调在实际应用中，可能需要参数调整和模型优化以提升预测性能。
MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入单输出回归预测
RBF（Radial Basis Function）神经网络是一种常用于回归和分类问题的人工神经网络模型。它以径向基函数作为激活函数，具有良好的逼近能力和快速训练速度。在本文中，我们将使用MATLAB实现RBF神经网络模型，并应用于多输入单输出的回归预测问题。
RBF神经网络的结构由三层组成：输入层、隐含层和输出层。其中，隐含层的节点使用径向基函数作为激活函数，输出层的节点采用线性激活函数。训练RBF神经网络的过程包括选择合适的径向基函数、确定隐含层节点的个数和位置，以及通过最小化损失函数来调整网络的权重。
下面是使用MATLAB实现RBF神经网络的代码示例：
% 步骤1：准备训练数据
X = [1 2 3 4 5
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