RBF与BP神经网络的实际案例研究
应用实例:基于近红外光谱的汽油辛烷值预测，辛烷值是汽油最重要的品质指标传统的实验室检测方法存在样品用量大、测试周期长和费用高等问题，不适用与生产控制，特别是在线测试。
今年发展起来的近红外光谱分析方法(NIR),作为一种快速分析方法，已经广泛应用于农业、制药、生物化工、石油产品等领域。其优越性是无损检测、低成本、无污染、能在线分析，更适合于生产和控制的需要。
针对采集得到的60组汽油样品，利用傅立叶近红外变换光谱仪对其扫描，扫描范围为900~1700nm,扫描间隔为2nm,每个样品的光谱曲线共含有401个波长点。
同时，利用传统实验室检测方法测定其辛烷值含量。现要求利用BP神经网络及RBF神经网络分别建立汽油样品近红外光谱与其辛烷值之间的关系的数学模型，并对模型的性能进行评价。
一、RBF神经网络代码
clear all
clc
%% II. 训练集/测试集产生
% 1. 导入数据
load spectra_data.mat
%%
% 2. 随机产生训练集和测试集
temp = randperm(size(NIR,1));
% 训练集――50个样本
P_train = NIR(temp(1:50),:)';
T_train = octane(temp(1:50),:)';
% 测试集――10个样本
P_test = NIR(temp(51:end),:)';
T_test = octane(temp(51:end),:)';
N = size(P_test,2);
%% III. RBF神经网络创建及仿真测试
%%
% 1. 创建网络，
net = newrbe(P_train,T_train,30);
%%
% 2. 仿真测试
T_sim = sim(net,P_test);
%% IV. 性能评价
%%
% 1. 相对误差error
error = abs(T_sim - T_
