【Matlab】基于径向基神经网络的时间序列预测（Excel可直接替换数据）

1.模型原理

基于径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network，RBFNN）的时间序列预测是一种基于神经网络的预测方法，用于处理时间序列数据。它采用径向基函数作为激活函数，并利用神经网络的非线性映射能力，通过训练网络参数来拟合时间序列数据，实现时间序列的预测。以下是基于径向基神经网络的时间序列预测的详细原理：

1. 数据准备：

   • 首先，将原始的时间序列数据转换为监督学习的形式。将时间序列数据划分为输入特征和对应的目标变量。
   • 通常采用滞后观测值作为输入特征，用来预测未来时刻的目标变量。

2. 径向基函数：

   • 径向基函数是RBFNN的核心组成部分，它用于计算神经网络的隐含层输出。在时间序列预测中，通常使用高斯径向基函数。
   • 一个常用的高斯径向基函数可以表示为：