如果我想用rbf神经网络根据历史数据来预测未来数据

paprill

" b$ ]/ C1 h3 ^; W7 C
. P7 i5 g5 F+ n/ a) L如果我想用rbf神经网络根据历史数据来预测未来数据，数据是一个点的高程，是一维数组，1到10天的数据是这样的。43.28746 ,43.28730 ,43.28753 ,43.28709 ,43.28686 ,43.28618 ,43.28588 ,43.28558 ,43.28473 ,43.28442
7 x; g8 \0 J4 ^0 Q! Z6 {% y2 D, b
如果想用八个数据预测未来两个数据，代码如下：

x=1:1:8;
& l- B" U, B' O. _y=[43.28746 43.28730 43.28753 43.28709 43.28686 43.28618 43.28588 43.28558 ];


spread=1;
net=newrbe(x,y,spread);

+ g1 Z; [( s# n2 C/ E
x=[9 10];
y1=sim(net,p);

  a4 z3 I9 e3 E: a" e其中y1的输出值是后俩天的预测值吗？ 使用rbf神经网络做预测的话数据需要进行归一化处理吗？我的数据都是43.xxxxxx这样的。
, l8 c4 v3 s  W, ?" s请教大神，非常感谢！

Colbie

  |* G4 I: v, \5 Y" ~原理上，8个预测2个，肯定不会是用神经网络的，样本数量太少了
6 ^. T1 T8 D5 [2 _代码上，你神经网络都不训练的？我猜你完全不知道神经网络的workflow，先走个范例把
' e! W% Z3 w7 _工具选择上，你用的工具箱有点旧，还是更新一下吧，明明有更酷的工具箱。