基于MATLAB的径向基神经网络非线性数据预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建径向基神经网络模型，高效处理非线性、非平稳时间序列或高维数据预测问题，通过训练学习数据内在规律，实现准确预测，适用于金融时序分析等场景。

详 情 说 明

基于径向基神经网络的非线性数据预测系统

项目介绍

本项目利用径向基神经网络（RBFNN）构建了一个高效的数据预测模型，专门用于解决非线性、非平稳时间序列或高维数据的预测问题。系统通过先进的RBFNN算法学习数据内在规律，能够对未来数据进行准确预测，可广泛应用于金融时序分析、工业过程监控、环境数据趋势预测等多种场景。

功能特性

• 强大的非线性处理能力：采用径向基函数插值与高斯核函数计算，有效捕捉复杂数据中的非线性模式。
• 高效训练算法：应用递归最小二乘法进行网络训练，确保模型快速收敛并具有较高精度。
• 灵活的输入支持：兼容多种数据格式，包括单变量/多变量时间序列、表格数据以及实时传感器数据流。
• 全面的输出结果：提供预测数值序列、精度评估报告（RMSE、MAE、R²等指标）以及可视化预测曲线。
• 多场景适用：适用于金融、工业、环境监测等多个领域的预测需求。

使用方法

1. 数据准备：将待预测数据整理为规整的数值矩阵格式（CSV/TXT等）
2. 参数配置：根据数据特性设置网络参数（如径向基函数数量、核宽度等）
3. 模型训练：运行训练程序，系统将自动完成RBFNN的构建与训练
4. 预测分析：输入测试数据，获取预测结果及精度评估
5. 结果可视化：查看原始数据与预测值的对比曲线图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 至少4GB内存（处理大型数据集建议8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows 10/11，Linux，macOS

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据读取与预处理、径向基神经网络模型的构建、基于递归最小二乘法的网络权重训练、多步预测的执行、预测精度的多指标评估以及预测结果的可视化展示。该文件作为系统的主要入口，整合了完整的预测流程，用户可通过简单配置即可完成从数据输入到结果输出的全流程预测任务。