通过MATLAB的M文件来实现基于RBF神经网络的PID控制，包括作图

RBF神经网络-非线性回归分析，matlab代码，值得学习，欢迎下载

利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。 输入和输出维数可以多维。 实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。

针对燃煤电厂 SCR 入口氮氧化物浓度测量准确性的问题，提出基于结构改进 RBF 神经网络(improved RBF neural network, IRBFNN)预测模型。采用互信息选取辅助变量作为模型的输入变量，避免变量过多或者过少造成模型精度降低；利用 K-近邻互信息估计辅助变量的延迟时间，解决时序问题；采用调整时序的辅助变量和主导变量建立结构改进的RBF 神经网络(RBFNN)预测模型；采用人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm, AFSA)和粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)加速验证结构改进模型的优越性，并将两种优化算法优化能力进行分析。仿真结果表明，结构改进的 RBF 神经网络模型的均方根误差和平均绝对百分比误差明显高于原模型；AFSA 算法优化后的模型精度高于 PSO 算法，然而其需要调节的参数较多。

RBF神经网络控制器，对预定曲线有良好的控制效果，误差很小。

在论述 RBF径向基神经网络基本理论的基础上 ,给出利用MATLAB 神经网络工具箱开发 RBF网络的主要函数 ,并应用于函数逼近的设计及仿真。

提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的非线性模型预测控制系统,利用RBF神经网络的非线性拟合性,构建一个神经网络预测器(NNP)来预测模型未来时刻的输出值.然后利用神经网络控制器(NNC)实现基于模型的预测控制.仿真结果表明此方法具有较好的控制效果,并且在有扰动和模型失配的情况下,表现了良好的鲁棒性.

bp,rbf神经网络C++实现，挺不错的。

经典RBF网络结构设计，资源分配网络程序RAN，直接下载可用，之前在网上下载的很多运行不了，这是调试通的程序，无bug，下载可直接运行

RBF神经网络用语分类和拟合的matlab实例程序