MATLAB实现的径向基函数神经网络（RBFNN）建模与预测工具

资 源 简 介

本项目提供完整的RBFNN计算框架，支持自动确定隐含层节点数，采用OLS算法选择中心点，梯度下降法优化权重。具备网络构建、训练、验证和预测功能，适用于各类数据建模与预测任务。

详 情 说 明

基于径向基函数神经网络（RBFNN）的通用建模与预测程序

项目介绍

本项目实现了一个完整的径向基函数神经网络（RBFNN）计算框架，集成了网络构建、训练、验证和预测全流程功能。程序采用正交最小二乘法（OLS）自动确定隐含层节点数并选择最优中心点，通过梯度下降法优化网络权重参数，能够有效处理回归预测和分类任务。项目提供全面的性能评估指标和训练过程可视化，为科研和工程应用提供可靠的神经网络建模工具。

功能特性

• 自动网络构建：基于正交最小二乘法（OLS）自动确定隐含层节点数量和中心点位置
• 多任务支持：同时支持回归预测和分类问题处理
• 灵活配置：可自定义径向基函数类型（高斯函数、多二次函数等）、扩展常数和训练误差阈值
• 优化训练：采用梯度下降法进行权重参数优化，确保模型收敛性能
• 全面评估：提供均方误差（MSE）、决定系数（R²）、分类准确率等多维度性能指标
• 过程可视化：实时展示误差收敛曲线和网络结构图，便于训练监控
• 模型报告：自动生成包含网络结构参数、训练用时和性能指标的详细报告

使用方法

数据准备

• 训练数据：N×M维矩阵，N为样本数量，M为特征维度
• 目标输出：回归问题为N×1维向量，分类问题为N×C维矩阵（C为类别数）
• 验证数据：（可选）用于模型性能评估的独立数据集

参数设置

配置网络训练参数，包括：

• 径向基函数类型选择
• 扩展常数设置
• 训练误差阈值设定
• 最大迭代次数等训练控制参数

模型训练与预测

执行主程序完成以下流程：

1. 网络初始化与中心点选择
2. 权重参数优化训练
3. 模型性能验证评估
4. 新数据预测输出

结果获取

程序输出包括：

• 训练完成的RBF神经网络模型参数
• 对新输入数据的预测结果
• 性能评估指标报告
• 训练过程可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了RBF神经网络的核心功能模块，实现了从数据预处理、网络初始化、参数优化到模型评估的完整计算流程。该文件包含正交最小二乘法中心选择算法、梯度下降权重优化方法、多类型径向基函数计算、训练过程动态可视化以及性能指标自动评估等关键功能，为用户提供一站式的神经网络建模解决方案。