径向基神经网络（RBF）回归预测--MATLAB实现超详细

        本文主要针对径向基神经网络预测在MATLAB中的实现过程进行陈述，方便读者可以快速上手实现RBF回归预测，RBF（径向基函数）神经网络是一种人工神经网络，它的隐藏层使用径向基函数作为激活函数。与传统的神经网络不同，RBF 网络具有三层结构：输入层、径向基函数隐藏层和线性输出层。接下来让我们一起来学习MATLAB实现RBF的具体流程吧。

       第一步：清空变量，导入数据，数据一般都是多输入单输出，假设数据有8列，那么前7列为输入值，最后一列为输出值，具体实现代码如下:

        第二步：数据归一化，将数据进行简单归一化处理，将数据归一到同一量纲上，有利于提高精度。主要用到MATLAB中mapminmax函数

        第三步：创建径向基网络，调用MATLAB自带工具箱newrbe，设置径向基函数的传播速度即可。

在 RBF 神经网络中，扩展参数（也称为传播系数或径向基函数的宽度）是一个重要的参数。这个参数决定了径向基函数在输入空间中的分布范围。较大的扩展参数会导致径向基函数的分布范围更广，而较小的扩展参数会导致径向基函数更为集中。

第四步：模型建立好了之后就可以对我们的测试集进行预测，主要通过函数sim（）进行预测。

第五步：计算相关的误差，如RMSE、MSE、R^2等 

最后代码的运行结果如下：