RBF神经网络在Mackey-Glass时间序列预测中的应用

在这篇提交中，我实施了一个径向基函数（RBF）神经网络，用于预测混沌时间序列。特别是，我设计了一个Mackey Glass时间序列预测模型，该模型利用历史时间样本预测未来数步的值。RBF网络通过传统的梯度下降学习算法进行训练，核函数选用高斯核，其中心和散布参数来自于K均值聚类算法的结果。

利用神经网络进行MG时间序列预测已被广泛探讨，介绍了使用Matlab代码的具体实现。

MATLAB实现的小波神经网络时间序列预测代码提供下载。

预测相关的代码资源其实挺多，但能把各种方法都捋清楚、讲明白的，真的不多。这份整理就蛮不错的，从插值、灰色预测到神经网络，全都带到了，而且每种方法还配了实战参考。尤其适合刚接触预测任务的前端、全栈开发，或者数据方向的同学当入门扫盲资料用，直接就能开搞。

输入层：感知单元连接网络和环境隐含层：非线性变换，输入空间到隐层空间输出层：线性，响应训练数据

数据里的预测模型，基本就是三大派：时间序列、灰色预测模型、神经网络。这篇 PDF 就是把这仨讲得明明白白。模型思路、适用场景、优劣对比，全都摆得挺清楚。适合你要快速了解模型选型，或者准备建模前想理一理思路的时候看看。 时间序列的关键点在于“时间”两个字——数据有先后顺序，趋势、季节性这些特征不能忽视。像ARIMA和SARIMA，就适合拿来搞非平稳数据，做趋势预测挺稳的，比如销售额、气温这类数据。 灰色预测模型的优势在“小样本”和“不完整信息”这块，尤其是GM(1,1)，建模逻辑不复杂，响应也快。数据少？没关系，灰色模型照样能凑合着预测一把。像库存管理、小批量销售预测，用起来挺顺手。 说到神经网

《果蝇算法书籍及相关论文-基于FOA_RBF神經網絡的外貿出口預測.pdf》最近有许多学者找晚辈索取果蝇算法书籍,晚辈再次把它放在论坛上,麻烦各位前辈有空请下载下来,转交给同志朋友及学生!! 吴文

matlab32小波神经网络被用来预测短时交通流量。

为大学生建模提供必要的代码