matlab神经网络预测结果分析,神经网络模型及其matlab仿真程序设计

　　【预测模型】基于径向基函数神经网络的数据回归预测，带matlab代码_ MATLAB仿真博客的技术博客_博客

　　首先介绍了应用RBF神经网络建立投资预测模型，该模型可以有效地解决经济投资预测中的非线性预测问题。以历史数据为例，对建立的投资预测网络模型进行了仿真，并对仿真结果进行了分析。根据GDP与投资分布的映射关系，应用RBF神经网络建立投资预测模型。该模型不仅真实地表达了投资要素之间的高度非线性关系，而且考虑了分布结构的优化，具有较高的预测精度。

　　2模拟代码%%清除环境变量

　　警告关闭%关闭警报信息

　　关闭%关闭打开的窗口。

　　清除%空变量

　　Clc%清除命令行

　　%%导入数据

　　xlsx=xls read( dataset . xlsx )；

　　%%划分训练集和测试集。

　　temp=rand perm(103)；

　　P_train=res(temp(1: 80)，1:7)；

　　T_train=res(temp(1: 80)，8)；

　　M=大小(P_train，2)；

　　P_test=res(temp(81: end)，1:7)；

　　T_test=res(temp(81: end)，8)；

　　N=大小(P_test，2)；

　　3运行结果

　　4参考文献[1]康军.基于径向基函数神经网络的应用研究[D].湖南师范大学，2009。

　　博主：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、无人机等领域的Matlab仿真。相关的matlab代码问题可以私信交流。有些理论引用自网络文献。如有侵权，联系博主删除。

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