RBF神经网络源码

资 源 简 介

RBF神经网络源码

详 情 说 明

RBF神经网络（径向基函数神经网络）是一种特殊的三层前馈网络，在电力负荷预测领域表现出色。其核心思想是通过径向基函数的非线性变换将低维输入映射到高维空间，从而实现复杂非线性关系的拟合。

网络结构包含三个关键层：输入层负责接收负荷影响因素（如温度、日期类型等）；隐含层使用高斯函数作为激活函数，通过中心点和宽度参数控制响应范围；输出层则进行线性加权组合完成预测。

Matlab建模通常涉及几个关键步骤：首先确定隐含层节点数，这直接影响模型容量；然后采用K-means等方法确定径向基函数的中心位置；最后通过伪逆或梯度下降算法训练输出层权重。训练过程中需要注意正则化处理以避免过拟合。

在电力负荷预测场景中，RBF网络的优势在于能有效处理负荷曲线的非线性特征，特别是对节假日等特殊日期的负荷突变有较好的适应能力。相比传统BP网络，其训练速度更快且不易陷入局部最优。

实际应用时需特别注意：历史数据的预处理（归一化/异常值处理）、多步预测的策略选择（递归/直接预测）、以及模型参数的在线更新机制。这些因素会显著影响最终预测精度。