用RBF神经网络做时间序列预测(附MATLAB代码)
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发布时间：1天前
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实验内容：在MATLAB环境下，使用新rbf函数构建RBF神经网络，基于历史数据进行时间序列预测。实验以正弦电压波形为例，通过Simulink仿真并导入excel数据，使用前半段数据作为训练样本，后半段数据验证预测准确性。
具体步骤：首先，读取excel中的正弦电压波形数据。接着，以21个电压点为一组，前20个电压点作为输入，第21个电压点作为输出进行训练，构建神经网络。训练参数包括训练误差平方和、神经元数量、显示间隔等。训练完毕后，使用剩余数据进行预测，对比预测结果与实际波形，发现预测结果在后期略有偏差，但总体表现良好。
实验代码展示了读取数据、设置输入输出向量、调用新rbf函数进行训练、预测整个波形的过程。通过MATLAB图形界面展示预测结果与实际波形，直观地对比预测效果。
实验结果显示，RBF神经网络能够有效地利用历史数据预测未来时间序列数据，特别是在正弦电压波形预测中展现出较好的性能。预测结果与实际波形在大部分时间点上保持一致，后期出现的小偏差在可接受范围内，证明了该方法的有效性和实用性。
