MATLAB径向基神经网络时间序列建模与预测系统

资 源 简 介

本项目实现完整的径向基神经网络(RBFNN)算法，针对时间序列数据提供建模与预测解决方案。包含网络参数优化、训练过程可视化及预测性能评估模块，支持单变量/多变量时间序列分析，适合金融、气象等领域的预测应用。

详 情 说 明

基于径向基神经网络的时间序列建模与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的径向基神经网络（RBFNN）算法框架，专门针对时间序列数据的建模和预测问题。系统集成了RBF神经网络的核心算法实现、网络参数优化、训练过程可视化以及预测性能评估等关键功能模块。该系统能够有效处理单变量和多变量时间序列数据，支持一步预测和多步预测模式，并提供全面的预测误差分析和模型性能指标输出。

功能特性

• 完整的RBF神经网络实现：包含径向基函数网络的核心算法，支持多种径向基函数类型（高斯函数、多二次函数等）
• 灵活的网络配置：可自定义隐层节点数、学习率、训练迭代次数等关键参数
• 多模式预测支持：支持单步预测和多步预测，满足不同应用场景需求
• 全面的性能评估：提供RMSE、MAE、MAPE、R²等多种模型评估指标
• 直观的可视化展示：包括训练过程收敛曲线、预测效果对比图等可视化图形
• 智能参数优化：自动优化网络参数，提高预测精度和模型性能
• 多变量数据处理：能够同时处理单变量和多变量时间序列数据

使用方法

数据输入格式

输入数据应为N×M矩阵形式，其中N为时间点数，M为变量维度。系统支持常见的数据格式（如CSV、Excel等）。

参数设置

1. 网络结构参数：设置隐层节点数量、径向基函数类型等
2. 训练参数：配置学习率、训练迭代次数、误差阈值等训练相关参数
3. 预测设置：指定预测步长、数据标准化方式等预测参数

运行流程

1. 准备时间序列数据
2. 配置网络参数和训练参数
3. 启动模型训练
4. 查看训练过程和结果可视化
5. 进行时间序列预测
6. 分析预测性能和误差指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：安装必要的计算和可视化工具包
• 内存要求：建议4GB以上内存，具体取决于数据规模
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心调度功能，包括数据预处理、网络初始化、模型训练、预测执行和结果展示等完整流程。该文件整合了径向基神经网络的核心算法模块，负责协调数据输入、参数配置、模型优化和输出生成各个环节，确保系统能够高效完成时间序列的建模与预测任务，并生成全面的性能评估报告和可视化结果。