基于径向基神经网络的时序数据预测MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现径向基神经网络（RBFNN），针对非线性时间序列数据进行建模与预测。支持单步及多步滚动预测，通过径向基函数隐层映射历史数据特征，输出层完成回归预测，适用于复杂时序模式分析。

详 情 说 明

基于径向基神经网络的时序数据预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于径向基神经网络（RBFNN）的时间序列预测系统。系统通过RBFNN的非线性映射能力，能够有效学习历史数据的分布特征，实现对未来数据趋势的精准预测。采用高斯核函数进行非线性变换，结合混合训练算法优化模型参数，适用于金融、气象、工业等领域中复杂的非线性时序数据分析任务。系统支持单变量与多变量输入，并提供单步及多步滚动预测模式。

功能特性

• 核心预测功能：基于RBFNN架构，实现单步与多步滚动预测。
• 混合训练算法：结合梯度下降法与正交最小二乘法（OLS），优化网络中心点、扩展常数及输出层权重。
• 数据预处理：支持Z-score与Min-Max两种归一化方法，适配不同类型的数据分布。
• 多格式输入：兼容.mat与.csv格式的单变量/多变量时间序列数据（N×M矩阵，N为样本数，M为特征数）。
• 精度评估：提供RMSE、MAE等误差指标，量化预测性能。
• 结果可视化：生成历史数据与预测值的对比曲线图，直观展示预测效果。
• 参数报告：输出隐含层节点数、核函数参数、权重矩阵等关键模型参数。

使用方法

1. 数据准备：将时间序列数据保存为.csv或.mat格式，确保数据为N×M矩阵形式。
2. 参数配置：在main.m中设置预测步数、归一化方法、隐含层节点数等参数。
3. 模型训练：运行main.m，系统自动完成数据预处理、模型训练与预测。
4. 结果获取：查看命令行输出的误差指标，并检查生成的预测对比图与模型参数报告。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 依赖工具包：MATLAB基础环境（无需额外工具箱）

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制模块，承担了数据加载与预处理、模型核心参数初始化、径向基神经网络的构建与混合训练（包括中心点选择、扩展常数优化及权重计算）、单步及多步预测任务的执行、预测精度评估指标的计算，以及最终结果的可视化图表生成与关键模型参数报告的输出功能。