基于MATLAB的RBF神经网络智能预测系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现RBF神经网络，构建智能预测模型，支持数据预处理、网络训练、结果可视化和性能评估，适用于非线性数据的精确预测。

详 情 说 明

基于RBF神经网络的智能预测系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于RBF（径向基函数）神经网络的智能预测系统。该系统能够通过学习历史数据中的非线性关系，对未来数据进行高精度预测。核心功能涵盖数据预处理、网络训练、预测可视化以及模型评估，可适用于金融、气象、工业等诸多领域的趋势分析与预测任务。

功能特性

• 数据预处理：自动加载CSV、Excel或MAT格式的数据集，并进行归一化等预处理操作。
• RBF网络训练：采用径向基函数神经网络算法，能够自动确定隐含层中心、计算权重与方差。
• 智能预测：利用训练好的模型对新的输入数据进行预测，输出预测结果。
• 结果可视化：提供预测结果对比图、误差分析图以及训练过程收敛曲线。
• 性能评估：自动计算并输出多种评估指标，如均方根误差（RMSE）、决定系数（R²）等。

使用方法

1. 准备数据：将历史数据整理为指定格式（如CSV），确保包含特征列和待预测的标签列。
2. 配置参数：根据数据特性与预测需求，设置网络结构、训练参数等。
3. 运行主程序：执行系统主入口函数，系统将自动完成数据加载、预处理、模型训练与评估的全流程。
4. 查看结果：程序运行后将生成预测数值、性能评估报告及多种可视化图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必备工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主入口文件集成了系统的核心流程控制功能，其主要能力包括：调度数据读取与预处理模块、配置RBF神经网络的结构与训练参数、执行模型训练与预测任务、调用可视化模块绘制结果图表，以及生成最终的模型性能评估报告。该文件作为整个项目的总控中心，协调各功能模块有序执行。