如果我想用rbf神经网络根据历史数据来预测未来数据

paprill

% R" ?/ P) a7 J8 r$ r) l# 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

如果想用八个数据预测未来两个数据，代码如下：
5 b& }  ^& _6 ?& E: H9 Z6 {: g
x=1:1:8;
  Z  e9 F4 s) j) U( u- X+ @y=[43.28746 43.28730 43.28753 43.28709 43.28686 43.28618 43.28588 43.28558 ];
7 K5 }6 A5 Q; Y4 G5 N% B. ?( {. j
! ~8 r* m, w/ r, v& e
spread=1;
7 R1 ?$ I' _8 e3 N0 k' ^net=newrbe(x,y,spread);
) W& Q* f4 E' ^- ~- R( f8 C9 Y

% h! e2 D- }- v8 C! u+ r3 sx=[9 10];
. L; F# I1 `; ~3 \5 t* Ky1=sim(net,p);

* z, E" K$ X4 x3 w/ H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。
0 C* _3 U5 B( j; k9 _请教大神，非常感谢！

Colbie

4 C9 b/ s' k& X/ t" 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
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。