RBF网络的回归--非线性函数回归的实现

RBF网络的回归–非线性函数回归的实现

首先通过严格径向基网络来实现非线性的函数回归，然后利用RBF网络对同一函数拟合。可以看出拟合效果还是非常不错的。

%% 清空环境变量
clc
clear
%% 产生训练样本（训练输入，训练输出）
% ld为样本例数
ld=400; % 产生2*ld的矩阵
x=rand(2,ld); % 将x转换到[-1.5 1.5]之间
x=(x-0.5)*1.5*2; % x的第一行为x1，第二行为x2.
x1=x(1,:);
x2=x(2,:);% 计算网络输出F值
F=20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2);%% 建立RBF神经网络
% 采用approximate RBF神经网络。spread为默认值
net=newrb(x,F);%% 建立测试样本% generate the testing data
interval=0.1;
[i, j]=meshgrid(-1.5:interval:1.5);
row=size(i);
tx1=i(:);
tx1=tx1';
tx2=j(:);
tx2=tx2';
tx=[tx1;tx2];%% 使用建立的RBF网络进行模拟，得出网络输出
ty=sim(net,tx);%% 使用图像，画出3维图% 真正的函数图像
interval=0.1;
[x1, x2]=meshgrid(-1.5:interval:1.5);
F = 20+x1.^2-10*cos(2*pi*x1)+x2.^2-10*cos(2*pi*x2);
subplot(1,3,1)
mesh(x1,x2,F);
zlim([0,60])
title('真正的函数图像')% 网络得出的函数图像
v=reshape(ty,row);
subplot(1,3,2)
mesh(i,j,v);
zlim([0,60])
title('RBF神经网络结果')% 误差图像
subplot(1,3,3)
mesh(x1,x2,F-v);
zlim([0,60])
title('误差图像')set(gcf,'position',[300 ,250,900,400])

输出部分

NEWRB, neurons = 0, MSE = 102.636
NEWRB, neurons = 50, MSE = 4.26394
NEWRB, neurons = 100, MSE = 0.000979761
NEWRB, neurons = 150, MSE = 4.66404e-06
NEWRB, neurons = 200, MSE = 2.38635e-07
NEWRB, neurons = 250, MSE = 8.4283e-08
NEWRB, neurons = 300, MSE = 8.37169e-08
NEWRB, neurons = 350, MSE = 1.21181e-07
NEWRB, neurons = 400, MSE = 1.12416e-07

图像包括

完毕

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