时空RBF-NN预测混沌时间序列
混沌理论是现代非线性动力学研究的重要分支之一，混沌现象不仅存在于物理系统中，还出现在金融、生物等领域中。混沌时间序列的预测一直是研究者关注的焦点。本文提出了一种基于时空RBF-NN的混沌时间序列预测方法，并给出了Matlab代码实现。
- 模型介绍
1.1 时空RBF-NN模型
时空RBF-NN是一种集时空信息于一体的神经网络模型，它结合了径向基函数(RBF)和时空数据处理技术，可以显著提高时间序列的预测精度。
1.2 模型构建
时空RBF-NN由输入层、隐含层和输出层三部分组成。其中输入层对原始时间序列进行预处理，隐含层采用RBF函数对输入信息进行映射，输出层则输出预测值。同时，在RBF函数中引入了时空数据处理技术，实现了时空信息的处理与融合。
- 实验方法
2.1 数据来源
本文使用Mackey-Glass混沌时间序列作为实验数据，共1000个数据点。
2.2 实验步骤
(1) 将数据集随机分为训练集(70%)和测试集(30%)
(2) 构建时空RBF-NN模型
(3) 利用训练集对模型进行训练
(4) 利用测试集对模型进行测试，并计算预测误差
- 实验结果
本文在Matlab 2020a环境下，通过编写相应的代码实现了时空RBF-NN模型的构建与实验。实验结果表明，该模型具有较高的混沌时间序列预测精度。
Matlab代码如下：
%读取数据
mg=load(‘MackeyGlass.txt’);
data=mg(501:1500,1);
%数据归一化
data_max=max(data);
data_min&
