Question

利用RBF神经网络做预测

一列数据有300（1-300）个，我想用前290个作为RBF神经网络的训练样本，后10个数据组成神经网络的检验样本。并利用以上模型预测后面的50个值（301-350），程序应该怎么写？谢谢大神。

Answer 1

在命令栏敲nntool，按提示操作，将样本提交进去。
还有比较简单的是用广义RBF网络，直接用grnn函数就能实现，基本形式是y=grnn(P,T,spread)，你可以用help grnn看具体用法。GRNN的预测精度是不错的。

广义RBF网络：从输入层到隐藏层相当于是把低维空间的数据映射到高维空间，输入层细胞个数为样本的维度，所以隐藏层细胞个数一定要比输入层细胞个数多。从隐藏层到输出层是对高维空间的数据进行线性分类的过程，可以采用单层感知器常用的那些学习规则，参见神经网络基础和感知器。
注意广义RBF网络只要求隐藏层神经元个数大于输入层神经元个数，并没有要求等于输入样本个数，实际上它比样本数目要少得多。因为在标准RBF网络中，当样本数目很大时，就需要很多基函数，权值矩阵就会很大，计算复杂且容易产生病态问题。另外广RBF网与传统RBF网相比，还有以下不同：
1.径向基函数的中心不再限制在输入数据点上，而由训练算法确定。
2.各径向基函数的扩展常数不再统一，而由训练算法确定。
3.输出函数的线性变换中包含阈值参数，用于补偿基函数在样本集上的平均值与目标值之间的差别。
因此广义RBF网络的设计包括：
1.结构设计--隐藏层含有几个节点合适
2.参数设计--各基函数的数据中心及扩展常数、输出节点的权值。