【RBF预测】基于RBF神经网络实现数据预测含Matlab源码

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本文介绍了利用RBF神经网络进行数据预测，并对比了标准RBF网络与改进的ST-RBF网络在训练和测试阶段的表现。通过绘制输入输出信号图和均方误差（MSE）曲线，展示了两种模型在预测能力和准确性上的差异。实验结果表明ST-RBF网络在预测任务上可能具有更好的性能。

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1 简介

数据预测是指在分析现有数据的基础上估计或推测未来的数据的过程.神经网络具有良好的训练性和自学习能力,能够对大量复杂数据进行分析,特别是RBF网络模型,非常适合解决预测问题.随着云计算技术的迅速发展,数据获取,数据存储,数据分析的能力的发展和普及,使得在传统模式下很难进行的大数据量数据预测成为可能.

2 部分代码

clcclear allclose allST_RBF = load('ST_RBF.mat');RBF = load('RBF.mat');%%  Results% Input and output signals (training phase)figureplot(ST_RBF.indt,ST_RBF.f_train,'k','linewidth',ST_RBF.lw);hold on;% plot(RBF.indt,RBF.f_train,'r','linewidth',RBF.lw);plot(RBF.indt,RBF.y_train,'.:b','linewidth',RBF.lw);plot(ST_RBF.indt,ST_RBF.y_train,'--r','linewidth',ST_RBF.lw);xlim([ST_RBF.start_of_series_tr+ST_RBF.time_steps ST_RBF.end_of_series_tr]);h=legend('Actual Value (Training)','RBF Predicted (Training)','ST-RBF Predicted (Training)','Location','Best');grid minorxlabel('Sample #','FontSize',ST_RBF.fsize);ylabel('Magnitude','FontSize',ST_RBF.fsize);set(h,'FontSize',12)set(gca,'FontSize',13)saveas(gcf,strcat('Time_SeriesTraining.png'),'png')% Input and output signals (test phase)figureplot(ST_RBF.indts,ST_RBF.f_test,'k','linewidth',ST_RBF.lw);hold on;plot(RBF.indts,RBF.y_test,'.:b','linewidth',RBF.lw);plot(ST_RBF.indts,ST_RBF.y_test,'--r','linewidth',ST_RBF.lw);xlim([ST_RBF.start_of_series_ts+ST_RBF.time_steps ST_RBF.end_of_series_ts]);h=legend('Actual Value (Testing)','RBF Predicted (Testing)','ST-RBF Predicted (Testing)','Location','Best');grid minorxlabel('Sample #','FontSize',ST_RBF.fsize);ylabel('Magnitude','FontSize',ST_RBF.fsize);set(h,'FontSize',12)set(gca,'FontSize',13)saveas(gcf,strcat('Time_SeriesTesting.png'),'png')% Objective function (MSE) (training phase)figureplot(RBF.start_of_series_tr:RBF.end_of_series_tr-1,10*log10(RBF.I(1:RBF.end_of_series_tr-RBF.start_of_series_tr)),'+-b','linewidth',RBF.lw)hold onplot(ST_RBF.start_of_series_tr:ST_RBF.end_of_series_tr-1,10*log10(ST_RBF.I(1:ST_RBF.end_of_series_tr-ST_RBF.start_of_series_tr)),'+-r','linewidth',ST_RBF.lw)h=legend('RBF (Training)','ST-RBF (Training)','Location','North');grid minorxlabel('Sample #','FontSize',ST_RBF.fsize);ylabel('MSE (dB)','FontSize',ST_RBF.fsize);set(h,'FontSize',12)set(gca,'FontSize',13)saveas(gcf,strcat('Time_SeriesTrainingMSE.png'),'png')% Objective function (MSE) (test phase)figureplot(RBF.start_of_series_ts+RBF.time_steps:RBF.end_of_series_ts,10*log10(RBF.I(RBF.end_of_series_tr-RBF.start_of_series_tr+1:end)),'.:b','linewidth',RBF.lw+1)hold onplot(ST_RBF.start_of_series_ts+ST_RBF.time_steps:ST_RBF.end_of_series_ts,10*log10(ST_RBF.I(ST_RBF.end_of_series_tr-ST_RBF.start_of_series_tr+1:end)),'.:r','linewidth',ST_RBF.lw+1)h=legend('RBF (Testing)','ST-RBF (Testing)','Location','South');grid minorxlabel('Sample #','FontSize',ST_RBF.fsize);ylabel('MSE (dB)','FontSize',ST_RBF.fsize);set(h,'FontSize',12)set(gca,'FontSize',13)saveas(gcf,strcat('Time_SeriesTestingMSE.png'),'png')% Mean square error[[10*log10(((RBF.f_train'-RBF.y_train)*(RBF.f_train'-RBF.y_train)')/length(RBF.y_train)) ...10*log10(((RBF.f_test'-RBF.y_test)*(RBF.f_test'-RBF.y_test)')/length(RBF.y_test))];[10*log10(((ST_RBF.f_train'-ST_RBF.y_train)*(ST_RBF.f_train'-ST_RBF.y_train)')/length(ST_RBF.y_train)) ...10*log10(((ST_RBF.f_test'-ST_RBF.y_test)*(ST_RBF.f_test'-ST_RBF.y_test)')/length(ST_RBF.y_test))]]