MATLAB实现的RBF径向基神经网络销售额预测系统

资 源 简 介

本系统基于MATLAB平台开发，利用RBF神经网络构建非线性预测模型，通过数据预处理、网络训练与性能评估，实现对销售额和销售量的多因素精准预测，适用于企业销售趋势分析与决策支持。

详 情 说 明

基于RBF径向基神经网络的销售额与销售量预测系统

项目介绍

本项目旨在开发一套高效的销售额与销售量预测系统。系统核心采用RBF（径向基函数）神经网络构建非线性预测模型。通过对历史销售数据的深度学习和训练，该系统能够精准预测未来特定周期内的销售额与销售量。项目涵盖了从数据预处理、模型训练、性能评估到结果输出的完整流程，并特别考虑了多因素（如季节、促销、节假日等）对销售的影响，有效解决了传统线性模型难以处理的复杂非线性关系问题。

功能特性

• 非线性关系建模：利用RBF神经网络强大的非线性拟合能力，准确捕捉销售数据中的复杂模式。
• 多因素综合分析：支持整合时间序列特征（日期、月份）、销售特征（产品类别、价格）以及外部因素（季节性、经济活动）进行联合预测。
• 自动化数据预处理：内置数据标准化、缺失值处理及特征工程模块，提升数据质量与模型效果。
• 模型优化与验证：采用参数优化与交叉验证技术，确保模型的泛化能力和稳定性。
• 结果可信度评估：不仅提供点预测值，还输出置信区间、误差范围等不确定性度量。
• 全面性能评估：生成包含均方误差(MSE)、决定系数(R²)等指标的模型性能报告。

使用方法

1. 数据准备：将历史销售数据整理为指定格式的CSV或Excel文件，确保包含时间、销售特征、影响因子以及目标变量（销售额/销售量）。
2. 配置参数：根据需要修改相关脚本中的参数，如预测周期、RBF网络的光滑因子（spread）等。
3. 运行主程序：执行主程序文件，系统将自动完成数据加载、预处理、模型训练与评估全过程。
4. 获取结果：程序运行结束后，将在指定目录生成预测结果文件（包含未来销售额/销售量预测值及置信区间）和模型性能评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox, Neural Network Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程。其主要功能包括：调用数据预处理模块对输入数据进行清洗与标准化；执行RBF神经网络的构建、训练与参数寻优；利用训练好的模型对未来销售情况进行预测；计算预测结果的置信区间并进行可视化展示；最后，生成并输出包含各项评估指标的模型性能分析报告。