基于MATLAB的RBF神经网络数据建模与预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建完整的RBF神经网络建模流程，涵盖数据预处理、网络训练与模型评估，通过可视化界面直观展示参数调整与预测效果，支持多数据集导入与自定义配置，适用于各类数据预测场景。

详 情 说 明

基于MATLAB的RBF神经网络数据建模与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于径向基函数（RBF）神经网络的完整数据建模与预测系统。系统采用MATLAB编程，集成了数据预处理、网络构建、参数训练和模型评估等核心功能，提供直观的可视化界面展示训练过程和预测结果。该系统可广泛应用于函数逼近、时间序列预测、分类识别等多种机器学习场景。

功能特性

• 完整建模流程：涵盖数据导入、预处理、网络训练、模型评估全过程
• 可视化界面：实时显示训练误差曲线、预测结果对比、网络结构图
• 参数自定义：支持扩展常数、隐藏层节点数、学习率等超参数的灵活配置
• 多场景应用：适用于回归预测、分类识别、函数逼近等不同任务
• 性能评估：提供MSE、R²、准确率等多种评价指标和误差分析
• 算法优化：采用K-means聚类选择中心和最小二乘学习算法

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据和测试数据矩阵，确保格式为N×M数值矩阵
2. 参数设置：根据任务需求配置网络参数，包括隐藏层节点数、扩展常数等
3. 模型训练：运行系统开始训练，观察实时训练过程和误差变化
4. 结果分析：查看预测结果对比图、性能指标和模型参数报告
5. 模型应用：使用训练好的模型对新数据进行预测分析

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 建议内存4GB以上，用于处理较大规模数据集

文件说明

主程序文件包含了系统的核心功能实现，主要负责用户界面交互、数据处理流程控制以及可视化展示。具体实现了数据导入与预处理模块、RBF网络参数配置界面、训练过程控制与监控、预测结果生成与分析、性能指标计算与报告生成以及多种可视化图表绘制功能。该文件整合了所有子系统模块，为用户提供完整的建模解决方案。