如果我想用rbf神经网络根据历史数据来预测未来数据

paprill

2 p6 X7 _% Y- K* X( M: X: g3 R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

) R* l: q  K$ Z9 t) Z. X如果想用八个数据预测未来两个数据，代码如下：
$ T6 D& x7 v( I; A- B
x=1:1:8;
  f" Z! e" D" E& g: Xy=[43.28746 43.28730 43.28753 43.28709 43.28686 43.28618 43.28588 43.28558 ];


spread=1;
# N9 B( V/ u8 n- [, `+ `: hnet=newrbe(x,y,spread);
  H0 a8 n& v7 m  P! i& u. s- a& y0 m
1 o' q  F  X4 N8 M+ S$ V
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。
$ p$ N4 q- J  S9 Q  g# L$ k9 {请教大神，非常感谢！

Colbie

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
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
  ]& _/ ?0 j/ M: P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。