基于K均值聚类的RBF神经网络建模与预测MATLAB系统

资 源 简 介

本项目结合K均值聚类与RBF神经网络，实现自动隐层节点划分和参数优化。通过K均值确定RBF网络中心与宽度，并利用最小二乘法训练输出权重，可高效完成数据建模与预测任务。

详 情 说 明

基于K均值聚类的RBF神经网络建模与预测系统

项目介绍

本项目实现了一种结合K均值聚类与径向基函数（RBF）神经网络的智能预测模型。该模型通过K均值算法自动划分训练数据的聚类中心，将其作为RBF网络的隐层节点，并确定对应的径向基函数宽度参数，继而采用最小二乘法优化输出层权重，有效解决了传统RBF网络隐层结构难以确定的问题，能够对复杂的非线性连续数据进行精确建模与预测。

功能特性

• 自动化隐层结构设计：利用K均值聚类自动确定RBF网络的隐层节点数量、中心位置与宽度，简化了模型结构配置。
• 非线性拟合能力强：基于径向基函数的神经网络具备优异的非线性逼近能力，适用于各类复杂数据关系的建模。
• 高效权重优化：输出层权重采用最小二乘法进行学习，训练过程快速且稳定。
• 全面的性能评估：模型提供均方误差（MSE）、拟合优度（R²）等多种指标，方便用户评估预测性能。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据整理为N×M的数值矩阵（N为样本数，M为特征维数），测试数据整理为P×M的矩阵。
2. 设置参数：指定聚类数量K（即RBF隐层节点数），并根据需要调整径向基函数（如高斯核）的宽度系数。
3. 运行模型：执行主程序，系统将自动完成聚类、网络构建与训练过程。
4. 获取结果：程序运行后，将输出聚类中心坐标、完整的RBF网络参数、测试集的预测值以及模型性能评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 内存：建议不小于 4GB（具体需求依数据规模而定）

文件说明

本项目的核心入口文件实现了从数据加载、预处理到模型训练、预测及结果输出的全流程功能。具体而言，其负责读取用户提供的训练与测试数据集，根据设定的聚类数目执行K均值算法以确定RBF网络的基础结构，继而完成神经网络的权重学习，并对测试数据进行预测，最终计算并展示模型的各项性能指标与关键参数。