【预测模型-RBF】基于径向基神经网络实现数据分类附matlab代码

1 内容介绍

随着现代信息技术的迅速发展，许多领域都积累了大量的数据。我们渴望发现潜在于这些数据中的知识与规律。正是这一需求造就了数据挖掘学科的兴起及数据挖掘技术的发展。作为一个多学科交叉的综合性领域，数据挖掘涉及了数据库、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络和数据可视化等学科。数据分类与预测作为一种重要的挖掘技术有着广泛的应用。在这一研究方向，目前已提出了多种分类方法（如决策树归纳分类、贝叶斯分类、神经网络分类和K-最邻近分类等）和一些预测技术（如线性回归、非线性回归等）。然而，尚未发现有一种方法对所有数据的处理都优于其他方法[1]。 由于时间序列数据库的日趋庞大及其挖掘的潜在意义，目前，时序数据挖掘研究已成为一个热点；然而,时间序列数据的非线性混沌特点，使得对它的挖掘成为难题。本文在分析与比较以上几种分类及预测方法的基础上，引入了径向基函数神经网络（Radial Basis Function Neural Network，简称RBFNN）对时间序列数据进行预测。

2 仿真代码

%%  清空环境变量

warning off             % 关闭报警信息

close all               % 关闭开启的图窗

clear                   % 清空变量

clc                     % 清空命令行

%%  导入数据

res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集

temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';

T_train = res(temp(1: 240), 13)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';

T_test = res(temp(241: end), 13)';

N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化

[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);

p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

t_train = ind2vec(T_train);

t_test  = ind2vec(T_test );

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3 运行结果

4 参考文献

[1]胡浩民. 基于RBF神经网络并行学习模型的数据分类及预测研究[D]. 上海师范大学, 2003.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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