MATLAB实现的RBF神经网络非线性系统建模与预测仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，完整实现了RBF神经网络的非线性系统建模流程，涵盖数据预处理、网络结构设计、参数优化和模型验证。系统通过训练数据构建数学模型，支持新数据的预测功能，并提供训练过程可视化与误差分析。

详 情 说 明

基于RBF神经网络的非线性系统建模与预测仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的径向基函数（RBF）神经网络建模与预测仿真系统。系统能够通过学习训练数据建立非线性系统的数学模型，并实现对新数据的准确预测。项目采用模块化设计，涵盖了数据预处理、网络结构设计、参数优化和模型验证等完整流程，为非线性系统建模提供了一套实用的解决方案。

功能特性

• 完整建模流程：实现从数据输入到模型输出的全流程自动化处理
• 参数优化能力：采用聚类中心确定技术和最小二乘参数学习算法进行网络优化
• 可视化分析：提供训练过程可视化、误差分析曲线和预测结果对比展示
• 性能评估：输出多种模型性能指标（MSE、R²等）进行量化评价
• 灵活配置：支持用户自定义网络参数（隐含层节点数、径向基函数宽度等）
• 多格式支持：兼容.mat和.csv格式的数据文件输入输出

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集和测试数据集，确保每行代表一个样本，最后一列为目标输出值
2. 参数配置：根据具体问题设置网络参数，包括隐含层节点数量、径向基函数宽度等
3. 模型训练：运行主程序进行网络训练，系统将自动完成数据预处理和参数优化
4. 结果分析：查看生成的误差收敛曲线、预测对比图和性能评估指标
5. 预测应用：使用训练好的模型对新数据进行预测，结果可保存为数据文件

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 所需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括数据读取与预处理模块的调用、RBF神经网络初始化与训练过程的管理、模型性能评估指标的计算与输出，以及结果可视化图表的生成与展示功能。该文件协调各功能模块的有序执行，确保建模流程的完整性和预测结果的准确性。