Matlab实现RBF径向基神经网络多变量回归预测 可有偿替换数据及其他服务。 所以程序经过验证，保证有效运行。 1.data为数据集，7个输入特征，1个输出特征。 2.MainRBFR.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MAE和R2。

最近在研究多变量回归预测问题时，发现RBF径向基神经网络有着不错的表现，今天就来分享下如何用Matlab实现它。

数据说明

我们用到的数据集data，它包含了7个输入特征以及1个输出特征。这些特征的组合对于准确预测输出起着关键作用。在实际应用中，这7个输入特征可能代表着不同的因素，比如在一个经济预测场景中，它们可能是不同的经济指标，而输出特征就是我们想要预测的经济变量，像GDP增长率之类的。

主程序文件MainRBFR.m

主程序MainRBFR.m是整个预测流程的核心。下面来看关键代码部分：

% 加载数据
load data.mat; 
input = data(:, 1:7); % 提取7个输入特征
output = data(:, 8); % 提取1个输出特征

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.7; 
train_num = round(size(input, 1) * train_ratio);
train_input = input(1:train_num, :);
train_output = output(1:train_num);
test_input = input(train_num+1:end, :);
test_output = output(train_num+1:end);

% 创建RBF神经网络
net = newrb(train_input', train_output', 0, 1, 10); 

% 进行预测
train_predict = sim(net, train_input');
test_predict = sim(net, test_input');

代码分析

1. 数据加载与特征提取：load data.mat这句代码是从我们保存的.mat文件中加载数据集。然后通过索引操作，将前7列作为输入特征input，第8列作为输出特征output提取出来。这一步确保我们的数据已经正确导入，并且输入输出特征划分清晰。
2. 数据集划分：设定了一个训练集比例trainratio为0.7，意味着70%的数据用于训练模型，剩下30%用于测试。通过round函数计算出训练集的样本数量trainnum，然后分别提取出训练集和测试集的输入输出数据。这样划分数据集能够有效评估模型在未知数据上的泛化能力。
3. 创建RBF神经网络：newrb函数是Matlab中用于创建RBF神经网络的函数。它的参数中，第一个参数traininput'是训练输入数据，转置是因为newrb函数要求输入数据按列排列；第二个参数trainoutput是训练输出数据；第三个参数0表示误差目标，这里设置为0意味着我们希望模型尽可能精确地拟合训练数据；第四个参数1是扩展速度，它决定了RBF神经网络在训练过程中添加神经元的速度；第五个参数10是神经元的最大数量，限制了网络的复杂度，避免过拟合。
4. 预测：通过sim函数对训练集和测试集进行预测。sim函数将输入数据送入已经训练好的RBF神经网络net中，得到预测结果。

评估指标输出

在命令窗口输出MAE（平均绝对误差）和R2（决定系数）来评估模型的性能。

% 计算MAE
train_MAE = mean(abs(train_output - train_predict'));
test_MAE = mean(abs(test_output - test_predict'));
fprintf('训练集MAE: %.4f\n', train_MAE);
fprintf('测试集MAE: %.4f\n', test_MAE);

% 计算R2
SST = sum((test_output - mean(test_output)).^2);
SSR = sum((test_predict' - mean(test_output)).^2);
R2 = 1 - SSR / SST;
fprintf('测试集R2: %.4f\n', R2);

代码分析

1. 计算MAE：MAE是衡量预测值与真实值之间平均绝对误差的指标。通过mean(abs(trainoutput - trainpredict'))计算训练集的MAE，mean(abs(testoutput - testpredict'))计算测试集的MAE，fprintf函数将结果以指定格式输出到命令窗口。较小的MAE值表示预测值与真实值越接近，模型性能越好。
2. 计算R2：R2用于评估模型对数据的拟合优度。SST表示总平方和，反映了原始数据的离散程度；SSR表示回归平方和，体现了模型预测值的离散程度。通过公式1 - SSR / SST计算出R2值，fprintf输出结果。R2值越接近1，说明模型对数据的拟合效果越好。

这里所有的程序都是经过验证的，保证可以有效运行。而且如果有需要，还可以提供有偿替换数据及其他相关服务哦。希望这篇博文对大家在RBF径向基神经网络多变量回归预测的研究上有所帮助。

Matlab实现RBF径向基神经网络多变量回归预测 可有偿替换数据及其他服务。 所以程序经过验证，保证有效运行。 1.data为数据集，7个输入特征，1个输出特征。 2.MainRBFR.m为主程序文件。 3.命令窗口输出MAE和R2。