rbf预测数学代码PEMF用户指南 版本2016.v1 模型保真度的预测估计（PEMF）是一种与模型无关的方法来量化替代模型误差。 PEMF将模型训练器，要在其上训练模型的样本数据以及要应用于模型的超参数值用作输入。 作为输出，它提供了替代模型中中值或最大误差的估计值。 ％欢迎任何反馈或评论。 请引导他们到 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%% ％首次使用说明 ％>为了从任何地方调用PEMF，请将路径添加到PEMF目录 ％ ％>为了使用任何第三方代理建模包 ％（例如，对于Kriging为“ dace”，对于SVR为“ Libsvm”）， ％将其放在“ / Models”子文件夹中 包含的百分比型号代码：径向基函数或RBF（具有5种不同的内核） 已测试的第三方模型百分比：克里格（DACE）和SVR（LibSVM）。 可以在以下位置找到它们： ％DACE： ％LibSVM： ％>尝试示例demo_PEMF（在Examples目录下）以了解如何使用PEMF %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

为了提高光伏发电功率预测的精度，本文在结合灰色预测算法（GM）与神经络预测算法优点的基础上，提出一种基于灰色径向基函数（Radical Basis Function， RBF）和神经网络光伏发电功率预测模型。该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及RBF神经网络预测算法自学习能力强的优点。最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在MATLAB应用平台编程实现对GM-RBF神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出基于GM-RBF神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为6.495%、夏季阴天预测误差为12.146%、夏季雨天预测误差为21.531%、冬季晴天预测误差为8.457%、冬季阴天预测误差14.379%、冬季雨天预测误差为18.495%，其预测精度均高于灰色预测算法和RBF神经网络预测算法。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：RBF神经网络的训练 MATLAB源程序代码.rar 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

操作步骤：（1）将该文件与.sof文件放在同一个文件夹里面；（2）打开此文件文本（例如用nodepad软件），将(.sof_name)换成要转换的.sof文件名称，将(.rbf_name)换成转换后名称(如test.rbf)，(3)双击此文件，即可在该文件下生成压缩后的.rbf文件文件名称与个人取的一致。

BP神经网络与RBF神经网络 一：神经网络的背景知识 二：BP神经网络 三：RBF神经网络 四：两种神经网络的比较 人工神经网络（Artificial Neural Network ）是基于仿生学理论上的对人脑某些已知结构的模仿。它将人脑的神经元连接方式加以抽象。用大量的神经元节点组成一个庞大的神经网络，从而实现数据的非线性处理，以及复杂的逻辑运算。 正因为人工神经网络是对生物神经网络的模仿，它具有一些传统逻辑运算不具有的优点。主要包括：

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：RBF网络的回归_非线性函数回归的实现_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

基于多因素影响的BP-RBF 神经网络渗流预测模型.pdf

基于改进CFA PSO-RBF 神经网络的温室温度预测研究.pdf

matlab实现粒子群算法PSO优化RBF网络，代码有注释。可以完美运行。

经典的RBFNN训练算法，主要是前向选择和后向选择，分别针对两种神经网络构造方法