时序预测 | MATLAB实现RBF径向基神经网络时间序列未来多步预测

时序预测 | MATLAB实现RBF径向基神经网络未来多步预测

目录

    • 时序预测 | MATLAB实现RBF径向基神经网络未来多步预测
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

时序预测 | MATLAB实现RBF径向基神经网络时间序列未来多步预测_第1张图片
时序预测 | MATLAB实现RBF径向基神经网络时间序列未来多步预测_第2张图片

基本介绍

径向基函数(RBF)网络是一种向前网络,它以函数逼近理论为基础,能够逼近任意非线性的函数,同时具有很好的泛化能力和较快的学习速度。

  • RBF神经网络由输入层、隐含层、输出层组成。输入层由输入节点组成,只传递输入信号到隐含层;隐含层由神经元的变换函数,如高斯函数、格林函数等辐射状作用函数构成,其中隐含层节点数由问题的实际需求来确定;输出层是对输入的响应,由输入节点组成。
  • RBF网络的主要思想是:将输入数据直接映射到隐含层空间,用径向基函数作为隐单元的“基”

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