基于径向基神经网络的数据回归预测及matlab实现
径向基神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)是一种常用的人工神经网络模型，其结构简单、学习速度快、精度高，并且具有良好的适应性、泛化能力和稳定性，因此广泛应用于函数逼近、分类和时间序列预测等领域。本文将介绍如何使用RBFNN进行数据回归预测，并提供相应的matlab代码。
一、RBFNN基本原理
径向基神经网络包含三层结构：输入层、隐含层和输出层。其中输入层接受输入信号并将其传递给隐含层；隐含层通过径向基函数对输入信号进行转换；最后，输出层根据隐含层的输出结果，通过线性或非线性转换得到最终的输出结果。
径向基函数通常采用高斯函数，其公式如下：
φ j ( x ) = exp ( − ∥
