rbf神经网络用于回归

资 源 简 介

rbf神经网络用于回归

详 情 说 明

RBF神经网络是一种广泛应用于函数逼近和回归问题的前馈神经网络。其核心思想是通过径向基函数对输入空间进行非线性变换，特别适合处理复杂的非线性关系。

在MATLAB中实现RBF神经网络回归通常包含以下关键步骤：首先需要准备训练数据，包括输入特征和对应的目标输出值。接下来通过newrb或newrbe函数快速构建网络，这两个函数会自动确定隐含层节点数。其中newrb通过误差目标逐步添加神经元，而newrbe则使用全部样本作为中心点。

网络训练阶段主要调整的关键参数包括：扩展速度（SPREAD）影响径向基函数的宽度，数值越大函数越平缓；目标误差（GOAL）控制模型精度；最大神经元数（MN）限制网络规模防止过拟合。实际应用中可通过交叉验证调整这些参数。

完成训练后，使用sim函数对新数据进行预测。MATLAB的封装使开发者无需手动实现权重计算和基函数变换，只需关注数据预处理和参数调优。对于不同回归任务，保持网络结构不变，仅需替换数据即可快速迁移应用。

该方法的优势在于训练速度快且局部逼近能力强，但对中心点选取和参数设置较为敏感。实践中常配合数据归一化处理，并监控测试集表现以防止过拟合现象。