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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。

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。

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。

MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） 数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

基于径向基神经网络（RBF）的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于径向基神经网络（RBF）的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于径向基神经网络（RBF）的数据回归预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

基于径向基神经网络（RBF）的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于径向基神经网络（RBF）的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于径向基神经网络（RBF）的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

基于径向基神经网络（RBF）的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于径向基神经网络（RBF）的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上 基于径向基神经网络（RBF）的时间序列预测（Matlab完整程序和数据） 运行版本2018及以上

使用PSO优化RBF神经网络的主要参数中心值c, 宽度σ以及连接权值w。然后将影响输出响应值的多个特征因素作为PSO-RBF神经网络模型的输入神经元, 输出响应值作为输出神经元进行预测测试。