基于机器学习的数据预测matlab仿真：BP神经网络、RBF神经网络和PSO优化RBF神经网络的比较

基于机器学习的数据预测matlab仿真：BP神经网络、RBF神经网络和PSO优化RBF神经网络的比较

随着人工智能技术的不断发展，机器学习已经成为了解决许多现实问题的有力工具。作为其中的一种经典算法，神经网络被广泛应用于数据预测领域。本篇文章将会介绍使用 Matlab 对 BP 神经网络、RBF 神经网络以及 PSO 优化 RBF 神经网络进行数据预测的仿真实验，并对比它们之间的性能差异。

首先，我们将加载需要使用的数据集，并对其进行分割，分别用于训练以及测试模型。此处以预测某股票收盘价为例，代码如下：

data = xlsread('stock.xlsx');
input = data(:, 1:end-1)';
target = data(:, end)';
[trainInput,testInput,trainTarget,testTarget] = divideblock(input,target,0.8,0.2);

接着，我们可以定义 BP 神经网络并进行训练。为了增加模型的稳定和泛化能力，我们在此处引入正则化项（L2 正则化），以降低过拟合风险。代码如下：

bpNet = feedforwardnet(10, 'trainlm');
bpNet = configure(bpNet, trainInput, trainTarget);
bpNet.trainParam.epochs = 500;
bpNet.performFcn = 'mse';
bpNet.divideFcn = 'dividerand';
bpNet.divideParam.trainRatio = 0.8;
bpNet.divideParam.valRat