基于 MATLAB 的径向基神经网络时间序列预测

时间序列预测是在许多领域中都非常重要的一项任务。在该任务中，我们试图根据过去的观测值来预测未来的值。径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network，RBFNN）是一种常用的机器学习模型，可用于处理时间序列预测问题。在本文中，我们将使用 MATLAB 来实现一个基于 RBFNN 的时间序列预测模型，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备我们的数据。假设我们有一个时间序列的数据集，其中包含了过去的观测值和相应的目标值。我们将使用这些数据来训练我们的 RBFNN 模型，并使用该模型来预测未来的值。

接下来，我们将使用 MATLAB 中的 Neural Network Toolbox 来创建和训练我们的 RBFNN 模型。以下是一个示例代码，展示了如何使用 MATLAB 来实现这一步骤：

% 步骤 1: 准备数据
% 假设我们的数据已经存储在一个名为 data 的矩阵中，其中每一行表示一个观测值，最后一列为目标值
data = load('data.mat')