MATLAB实现的径向基函数神经网络非线性回归预测系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了完整的RBF神经网络回归模型，包含数据预处理、网络训练、模型验证和预测功能。系统自动优化隐含层节点数，采用高斯径向基函数，适用于非线性数据的高精度回归分析与预测。

详 情 说 明

基于径向基函数神经网络的非线性回归分析与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的径向基函数神经网络回归模型，专门用于处理非线性数据集的回归分析与预测任务。系统集成了数据预处理、网络训练、模型验证和预测四大核心模块，采用高斯径向基函数作为激活函数，通过最小二乘法优化权重参数。系统能够自动确定最优隐含层节点数，并提供直观的可视化界面展示训练过程和回归效果。

功能特性

• 自动网络结构优化：采用交叉验证技术自动确定最优隐含层节点数
• 高效权重计算：基于最小二乘法直接计算输出层权重，保证全局最优解
• 全面的性能评估：提供MSE、R²、MAE等多种评价指标
• 丰富的可视化展示：包括训练误差收敛曲线、实际值vs预测值对比图、残差分布图
• 灵活的参数配置：支持径向基函数扩展常数、隐含层节点数范围等参数调整

使用方法

1. 准备数据：准备训练数据集（N×M矩阵）、目标值向量（N×1向量）和测试数据集（K×M矩阵）
2. 配置参数：设置径向基函数扩展常数、隐含层节点数范围等网络参数
3. 训练模型：系统将自动完成数据预处理、网络训练和模型验证
4. 获取结果：输出训练后的模型参数、测试集预测结果和性能指标
5. 查看可视化：分析训练误差曲线、回归拟合效果和残差分布情况

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，用于处理大规模数据集

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，实现了整个RBF神经网络回归系统的核心流程控制。该文件负责协调数据读取与预处理、网络参数初始化、隐含层节点数自动优化、径向基函数中心选择、权重矩阵计算、模型训练与验证、预测结果生成以及性能评估等关键功能。同时，它还集成了多种可视化模块，能够动态展示训练过程中的误差变化趋势和最终的回归拟合效果。