内容概要：本文详细探讨了基于神经网络自抗扰（RBF-ADRC）控制永磁同步电机的技术，并将其与传统的外环ADRC控制方法进行对比仿真。首先介绍了永磁同步电机的应用背景及其控制需求，随后阐述了外环采用二阶神经网络自抗扰控制的具体实现方式，即结合扩展状态观测器（ESO）和径向基函数（RBF）网络来整定自抗扰中的参数。接着，通过对两种控制方法的响应速度、稳定性和抗干扰能力等方面的对比分析，验证了RBF-ADRC在多个方面的优越性。最后提供了部分关键编程公式的简述以及相关参考文献列表。 适合人群：从事电机控制、自动化控制领域的研究人员和技术人员，尤其是对神经网络自抗扰控制感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解永磁同步电机高级控制策略的研究项目，旨在提升电机控制系统的精度和稳定性，为实际应用提供理论支持和技术指导。 其他说明：文中提供的编程公式文档和参考文献有助于读者深入理解和实现RBF-ADRC控制方法。

内容概要：本文详细探讨了基于神经网络自抗扰（RBF-ADRC）控制永磁同步电机的技术，并将其与传统的外环ADRC进行对比仿真。首先介绍了永磁同步电机的应用背景及其控制需求，随后阐述了外环采用二阶神经网络自抗扰控制的方法，结合扩展状态观测器（ESO）和径向基函数（RBF）网络来实现高精度、高稳定性的控制。接着，通过对RBF-ADRC和ADRC的仿真对比，从响应速度、稳定性和抗干扰能力等多个方面进行了详细的分析。最后提供了关键编程公式的概述以及相关的参考文献，为后续的研究和应用提供了宝贵的资料。 适合人群：从事电机控制、自动化控制领域的研究人员和技术人员，尤其是对神经网络自抗扰控制感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解永磁同步电机控制策略的研究项目，旨在提升电机控制系统的性能，特别是在复杂工况下保持高精度和高稳定性。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还附有编程公式和参考文献，有助于读者深入理解和实践RBF-ADRC控制方法。

1. Matlab实现径向基神经网络的时间序列预测（完整源码和数据) 2. 单列数据，递归预测-自回归，时间序列预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本

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基于径向基神经网络的数据回归预测MATLAB代码

基于麻雀算法(SSA)优化径向基神经网络SSA-RBF时间序列预测。 matlab代码，优化参数为扩散速度，采用交叉验证。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于布里渊效应的分布式光纤传感器以其可在沿光纤中同时获得被测量场时间和空间上的连续分布信息，成为当前国际的研究热点。根据光纤中布里渊散射谱的传输特点和高精度特征提取的要求，提出了利用莱文伯马夸特(L-M)算法调节权值的径向基函数神经网络(RBFN)对布里渊散射谱进行特征提取。通过与反向传播(BP)神经网络、五次多项式曲线拟合法和三次样条插值法进行预测比较，在中心频率为11.213 GHz，权重比为4∶1的仿真散射谱模型中，本方法相对误差最小，仅0.0015179%，温度相对误差仅为0.152 ℃，且拟合度较好。在不同脉宽和不同温度下的同一检测系统中，前者的综合评价指标优于其他三种拟合方法。数值分析和实验研究均表明径向基函数神经网络适用于对布里渊散射谱进行拟合，有效提高了预测精度。

这是介绍径向基神经网络的视频，非常简单适用，适合从来不知道神经网络为何物的菜鸟。由于本人权限问题，只能分成5部分上传。为了方便大家下载，只有第一部分收资源分。这是第一部分。

采用神经网络和遗传算法, 对温室栽培番茄生长过程中主要器官——茎的生长过程进行了建模. 温室番茄
的生长过程具有控制变量多、生长过程复杂等特点. 采用基于径向基函数(RBF) 神经网络的辨识方法建立了温室栽
培番茄生长的模型, 以温室中番茄的实测数据为训练和预测样本, 采用遗传算法进行训练. 仿真结果表明, 该方法较
其他方法更适合于温室番茄生长过程的建模.

基于径向基神经网络（RBFNN）的数据预测模型（Python实现），压缩包中源码RBFNN.py为模型的训练过程，训练结束后会保存训练好的的模型参数，test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括各种误差指标，.npy文件为训练后生成的中心点、宽度向量等参数，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集。