如果我想用rbf神经网络根据历史数据来预测未来数据

paprill

$ H/ F0 J6 d# ]+ }+ u5 X
, ^7 ~& f! f! ]: `# x0 d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

如果想用八个数据预测未来两个数据，代码如下：

x=1:1:8;
y=[43.28746 43.28730 43.28753 43.28709 43.28686 43.28618 43.28588 43.28558 ];

& C# \7 v0 ?* m4 c2 r4 o
spread=1;
4 Y* ?  l- U& f6 h7 _net=newrbe(x,y,spread);
" g$ M( e* q, k$ B

4 t8 q& n1 j9 R$ M2 i, _x=[9 10];
y1=sim(net,p);

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。
请教大神，非常感谢！

Colbie

' f/ u6 L8 p! @, M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
2 F1 O3 a; c  U* {5 [$ L2 w5 E# p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
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。