[人工智能] 时序预测 | MATLAB实现基于梯度训练算法的RBF径向基神经网络时间序列预测

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[人工智能]时序预测 | MATLAB实现基于梯度训练算法的RBF径向基神经网络时间序列预测

时序预测 | MATLAB实现基于梯度训练算法的RBF径向基神经网络时间序列预测

预测效果

模型描述

RBF神将网络是一种三层神经网络，其包括输入层、隐层、输出层。从输入空间到隐层空间的变换是非线性的，而从隐层空间到输出层空间变换是线性的。

RBF网络的基本思想是：用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的，即网络的输出是隐单元输出的线性加权和，此处的权即为网络可调参数。

其中，隐含层的作用是把向量从低维度的p映射到高维度的h&#

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