RBF神经网络预测

资 源 简 介

RBF神经网络预测

详 情 说 明

RBF神经网络（径向基函数神经网络）是一种常用于预测和函数逼近的三层前馈网络，其核心优势在于能够高效处理非线性问题。

网络结构特点： 输入层负责接收多维特征数据 隐含层采用径向基函数（如高斯函数）作为激活函数，通过计算输入向量与中心点的距离进行非线性变换 输出层对隐含层结果进行线性加权求和，适合处理单输出预测任务

应用场景建议： 适用于输入维度较高且存在非线性关系的预测问题 在金融时间序列预测、工业过程控制等领域表现优异 相比BP神经网络具有更快的收敛速度

调优方向： 径向基函数的中心点选择影响模型性能 隐含层神经元数量需要平衡过拟合和欠拟合 正则化参数调整可提升泛化能力