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&RBF神经网络，训练完成后，预测结果误差太大了，怎么回事呢？？？
RBF神经网络，训练完成后，预测结果误差太大了，怎么回事呢？？？
初学RBF，下面的程序训练没问题，但是预测结果就差很远了，希望专家解答，谢谢~~蓝色字体是存在一些疑问，希望有人能回答一下
代码如下：
%RBF法建模
%标准化的建模数据集
data=[0.47 0.35 0.65 0.9;
0.2& & & & 0.75882& & & & 0.35 0.79 0.46001;
0.2& & & & 0.52353& & & & 0.4& & & & 0.33704& & & & 0.32609& & & & 0.48001;
0.66667& & & & 0.52353& & & & 0.29999& & & & 0.21852& & & & 0.27391& & & & 0.50001;
0.26667& & & & 0.75882& & & & 0.6& & & & 0.33704& & & & 0.32609& & & & 0.44001;
0.16667& & & & 0.57059& & & & 0.29999& & & & 0.27778& & & & 0.01;
0.2& & & & 0.71176& & & & 0.4& & & & 0.36667& & & & 0.44783& & & & 0.48001;
0.23333& & & & 0.71176& & & & 0.5& & & & 0.30741& & & & 0.15218& & & & 0.34001;
0.16667& & & & 0.42941& & & & 0.5& & & & 0.24815& & & & 0.5& & & & 0.48001;
0.13333& & & & 0.57059& & & & 0.5& & & & 0.3963& & & & 0.41305& & & & 0.48001;
0.16667& & & & 0.75882& & & & 0.5& & & & 0.21852& & & & 0.01;
0.16667& & & & 0.71176& & & & 0.4& & & & 0.27778& & & & 0.48261& & & & 0.44001;
0.23333& & & & 0.75882& & & & 0.5& & & & 0.33704& & & & 0.01;
0.13333& & & & 0.75882& & & & 0.5& & & & 0.33704& & & & 0.23913& & & & 0.42001;
0.16667& & & & 0.75882& & & & 0.2& & & & 0.18889& & & & 0.13478& & & & 0.1;
0.13333& & & & 0.71176& & & & 0.35 0.09 0.14;
0.2& & & & 0.24119& & & & 0.35 0.7& & & & 0.88001;
0.70001& & & & 0.47647& & & & 0.25 0.35 0.38001;
0.4& & & & 0.52353& & & & 0.2& & & & 0.15927& & & & 0.23913& & & & 0.34001;
0.26667& & & & 0.47647& & & & 0.35 0.57 0.36;
0.16667& & & & 0.6647& & & & 0.35 0.91 0.40001;
0.3& & & & 0.61764& & & & 0.55 0.52 0.62001;
0.13333& & & & 0.75882& & & & 0.6& & & & 0.30741& & & & 0.20435& & & & 0.62001;
0.3& & & & 0.71176& & & & 0.55 0.35 0.70001;
0.13333& & & & 0.57059& & & & 0.5& & & & 0.30741& & & & 0.29131& & & & 0.72001;
0.16667& & & & 0.80588& & & & 0.5& & & & 0.21852& & & & 0.23913& & & & 0.60001;
0.1& & & & 0.61764& & & & 0.6& & & & 0.21852& & & & 0.16957& & & & 0.62001;
0.23333& & & & 0.61764& & & & 0.5& & & & 0.7 0.70001;
0.2& & & & 0.80588& & & & 0.45 0. 0.48001;
0.23333& & & & 0.& & & & 0.1& & & & 0.11739& & & & 0.54001;
0.2& & & & 0.52353& & & & 0.29999& & & & 0.30741& & & & 0.16957& & & & 0.50001;
0.16667& & & & 0.71176& & & & 0.6& & & & 0.24815& & & & 0.23913& & & & 0.70001;
0.1& & & & 0.85293& & & & 0.6& & & & 0.12963& & & & 0.16957& & & & 0.52001;
0.3& & & & 0.61764& & & & 0.5& & & & 0.21852& & & & 0.13478& & & & 0.64001;
0.13333& & & & 0.61764& & & & 0.4& & & & 0.27778& & & & 0.23913& & & & 0.62001;
0.16667& & & & 0.80588& & & & 0.6& & & & 0.13 0.36;
0.23333& & & & 0.75882& & & & 0.75 0. 0.66001;
0.13333& & & & 0.9& & & & 0.6& & & & 0.27778& & & & 0.20435& & & & 0.44001;
0.16667& & & & 0.61764& & & & 0.29999& & & & 0.27778& & & & 0.32609& & & & 0.60001;
0.16667& & & & 0.71176& & & & 0.6& & & & 0.27778& & & & 0.27391& & & & 0.52001;
0.1& & & & 0.85293& & & & 0.45 0.1 0.01;
0.1& & & & 0.71176& & & & 0.69999& & & & 0.27778& & & & 0.43044& & & & 0.76001;
0.1& & & & 0.38236& & & & 0.6& & & & 0.30741& & & & 0.32609& & & & 0.64001;
0.1& & & & 0.75882& & & & 0.6& & & & 0.33704& & & & 0.25652& & & & 0.46001;
0.73333& & & & 0.71176& & & & 0.25 0. 0.50001;
0.56667& & & & 0.61764& & & & 0.35 0.48 0.74;
0.13333& & & & 0.& & & & 0.75186& & & & 0.69131& & & & 0.56001;
0.83334& & & & 0.61764& & & & 0.25 0.83 0.38001;
0.9& & & & 0.33529& & & & 0.2& & & & 0.7 0.54001;
0.4& & & & 0.61764& & & & 0.5& & & & 0.83 0.48001;
0.1& & & & 0.57059& & & & 0.4& & & & 0.57408& & & & 0.01;
0.16667& & & & 0.61764& & & & 0.35 0.48 0.38001;
0.1& & & & 0.47647& & & & 0.35 0.45 0.62001;
0.2& & & & 0.47647& & & & 0.35 0.45 0.70001;
0.1& & & & 0.33529& & & & 0.6& & & & 0.9& & & & 0.9& & & & 0.50001;
0.13333& & & & 0.24119& & & & 0.4& & & & 0.81111& & & & 0.86522& & & & 0.58356;
0.4& & & & 0.80588& & & & 0.6& & & & 0.48519& & & & 0.55218& & & & 0.42001;
0.5& & & & 0.42941& & & & 0.45 0.26 0.56001;
0.16667& & & & 0.28824& & & & 0.25 0.67 0.54001;
0.23333& & & & 0.33529& & & & 0.4& & & & 0.84075& & & & 0.65653& & & & 0.68001;
0.13333& & & & 0.57059& & & & 0.6& & & & 0.57408& & & & 0.67392& & & & 0.46001;
0.5& & & & 0.57059& & & & 0.5& & & & 0.51482& & & & 0.55218& & & & 0.44001;
0.1& & & & 0.99 0.53 0.88001;
0.3& & & & 0.75882& & & & 0.75 0.26 0.70001;
0.23333& & & & 0.57059& & & & 0.6& & & & 0.05 0.48001;
0.59999& & & & 0.80588& & & & 0.45 0.52 0.42001;
0.70001& & & & 0.28824& & & & 0.65 0.96 0.60001;
0.4& & & & 0.61764& & & & 0.4& & & & 0.33704& & & & 0.34348& & & & 0.34001;
0.46666& & & & 0.1& & & & 0.5& & & & 0.63334& & & & 0.65653& & & & 0.54001;
0.23333& & & & 0.33529& & & & 0.25 0.1& & & & 0.50001;
0.2& & & & 0.47647& & & & 0.1& & & & 0.27778& & & & 0.01;
0.36667& & & & 0.52353& & & & 0.5& & & & 0.51482& & & & 0.83045& & & & 0.62001;
0.4& & & & 0.47647& & & & 0.45 0.09 0.50001;
0.33333& & & & 0.33529& & & & 0.4& & & & 0.63334& & & & 0.01;
0.23333& & & & 0.24119& & & & 0.55 0.1& & & & 0.53778;
0.13333& & & & 0.24119& & & & 0.45 0.7& & & & 0.76001;
0.33333& & & & 0.47647& & & & 0.45 0.05 0.70001;
0.5& & & & 0.1& & & & 0.35 0.3963& & & & 0.48261& & & & 0.70001;
0.46666& & & & 0.52353& & & & 0.4& & & & 0.63334& & & & 0.86522& & & & 0.52001;
0.26667& & & & 0.33529& & & & 0.25 0.45 0.68001;
0.26667& & & & 0.71176& & & & 0.6& & & & 0.42593& & & & 0.55218& & & & 0.34001;
0.4& & & & 0.42941& & & & 0.5& & & & 0.45556& & & & 0.43044& & & & 0.52001;
0.23333& & & & 0.47647& & & & 0.6& & & & 0.54445& & & & 0.62175& & & & 0.52001;
0.36667& & & & 0.47647& & & & 0.4& & & & 0.69259& & & & 0.69131& & & & 0.52001;
0.26667& & & & 0.61764& & & & 0.29999& & & & 0.63334& & & & 0.81306& & & & 0.44001;
0.1& & & & 0.33529& & & & 0.65 0.3963& & & & 0.23913& & & & 0.44001;
0.13333& & & & 0.57059& & & & 0.6& & & & 0.51482& & & & 0.55218& & & & 0.38001;
0.2& & & & 0.33529& & & & 0.55 0.18 0.52001;
0.33333& & & & 0.24119& & & & 0.29999& & & & 0.57408& & & & 0.83045& & & & 0.64001;
0.16667& & & & 0.42941& & & & 0.5& & & & 0.45556& & & & 0.76088& & & & 0.58001;
0.13333& & & & 0.71176& & & & 0.65 0.26 0.22001;
0.1& & & & 0.71176& & & & 0.6& & & & 0.63334& & & & 0.69131& & & & 0.28001;
0.2& & & & 0.52353& & & & 0.9& & & & 0.36667& & & & 0.48261& & & & 0.36446;
0.16667& & & & 0.71176& & & & 0.8& & & & 0.36667& & & & 0.32609& & & & 0.42001;
0.13333& & & & 0.42941& & & & 0.55 0.61 0.58001;
0.4& & & & 0.47647& & & & 0.5& & & & 0.30741& & & & 0.37826& & & & 0.48001;
0.8& & & & 0.52353& & & & 0.4& & & & 0.30741& & & & 0.34348& & & & 0.48001;
0.1& & & & 0.99 0. 0.38001;
0.16667& & & & 0.& & & & 0.45556& & & & 0.32609& & & & 0.34001;
0.23333& & & & 0.61764& & & & 0.65 0.05 0.2
0.3& & & & 0.71176& & & & 0.5& & & & 0.33704& & & & 0.01;
0.13333& & & & 0.57059& & & & 0.5& & & & 0.33704& & & & 0.44783& & & & 0.60001;
0.3& & & & 0.80588& & & & 0.69999& & & & 0.54445& & & & 0.01;
0.13333& & & & 0.75882& & & & 0.65 0.3963& & & & 0.37826& & & & 0.28001;
0.16667& & & & 0.71176& & & & 0.65 0. 0.70001;
0.16667& & & & 0.75882& & & & 0.6& & & & 0.45556& & & & 0.62175& & & & 0.44001;
0.26667& & & & 0.61764& & & & 0.65 0.3963& & & & 0.34348& & & & 0.74;
0.36667& & & & 0.57059& & & & 0.5& & & & 0.30741& & & & 0.39565& & & & 0.62001;
0.16667& & & & 0.57059& & & & 0.65 0.3963& & & & 0.29131& & & & 0.62001;
0.2& & & & 0.52353& & & & 0.5& & & & 0.48519& & & & 0.39565& & & & 0.44001;
0.4& & & & 0.52353& & & & 0.45 0.48 0.56001;
0.13333& & & & 0.52353& & & & 0.5& & & & 0.33704& & & & 0.29131& & & & 0.52001;
0.26667& & & & 0.42941& & & & 0.5& & & & 0.75186& & & & 0.65653& & & & 0.76001;
0.13333& & & & 0.24119& & & & 0.5& & & & 0.54445& & & & 0.58696& & & & 0.64001;
0.13333& & & & 0.14707& & & & 0.1& & & & 0.51482& & & & 0.01;
0.2& & & & 0.24119& & & & 0.29999& & & & 0.60371& & & & 0.62175& & & & 0.74;
0.26667& & & & 0.42941& & & & 0.25 0.53 0.60001;
0.56667& & & & 0.19412& & & & 0.4& & & & 0.78148& & & & 0.69131& & & & 0.70001;
0.4& & & & 0.57059& & & & 0.25 0.96 0.50001;
0.33333& & & & 0.47647& & & & 0.25 0.53 0.72001;
0.4& & & & 0.38236& & & & 0.29999& & & & 0.42593& & & & 0.23913& & & & 0.58001;
0.13333& & & & 0.61764& & & & 0.65 0.18 0.70001;
0.23333& & & & 0.42941& & & & 0.69999& & & & 0.63334& & & & 0.48261& & & & 0.62001];
p=data(1:100,1:5);
t=data(1:100,6);
p_test=data(101:123,1:5);
t_test=data(101:123,6);
p_test=p_test';
t_test=t_test';
%—————————初始化———————————————
[~,Q]=size(p);
SamNum =Q; % 总样本数
InDim = 1; % 样本输入维数，输入维数设置有什么要求吗？
ClusterNum = 5; % 隐节点数，即聚类样本数
Overlap = 1; % 隐节点重叠系数
%选择初始聚类中心
Centers = p(:,1:ClusterNum);
NumberInClusters = zeros(ClusterNum,1); % 各类中的样本数，初始化为零
IndexInClusters = zeros(ClusterNum,SamNum); % 各类所含样本的索引号
NumberInClusters = zeros(ClusterNum,1); % 各类中的样本数，初始化为零
IndexInClusters = zeros(ClusterNum,SamNum); % 各类所含样本的索引号
% 按最小距离原则对所有样本进行分类
for i = 1:SamNum
%计算所有样本输入与聚类中心的距离
AllDistance = dist(Centers',p(:,i));
%按对小距离原则对样本进行分类
[~,Pos] = min(AllDistance);
NumberInClusters(Pos) = NumberInClusters(Pos) + 1;
IndexInClusters(Pos,NumberInClusters(Pos)) =
% 保存旧的聚类中心
OldCenters = C
%重新计算各类新的聚类中心
for i = 1:ClusterNum
Index = IndexInClusters(i,1:NumberInClusters(i));
Centers(:,i) = mean(p(:,Index)')';
% 判断新旧聚类中心是否一致，是则结束聚类
EqualNum = sum(sum(Centers==OldCenters));
if EqualNum == InDim*ClusterNum,
% 根据各聚类中心之间的距离确定各隐节点的扩展常数（宽度）
AllDistances = dist(Centers',Centers); % 计算隐节点数据中心间的距离（矩阵）
Maximum = max(max(AllDistances)); % 找出其中最大的一个距离
for i = 1:ClusterNum % 将对角线上的0 替换为较大的值
AllDistances(i,i) = Maximum+1;
spread = Overlap*min(min(AllDistances)') % 以隐节点间的最小距离作为扩展常数
%spread = Overlap*min(AllDistances)' % 以隐节点间的最小距离作为扩展常数
%spread有问题
%使用min(min())，不用双min的话，spread是一个矩阵，不是一个数字，怎么解决？？？%---------------------------------------------------
% 训练与测试
net = newrbe(p,t,spread);
a = sim(net,p)& && && && && && && && && &% 测试 - 输出为预测值
err1 = sum((t-a).^2)& && && && && && && &% 训练误差的平方和
%---------------------------------------------------
% 结果作图
%subplot(1,2,1);
plot(t,'r+:')
plot(a,'bo:')
title('+为真实值，o为预测值')
title('RBF网络拟合曲线图--训练');
legend('实际值','估计值');
ylabel('样本输出');
xlabel('输入样本点');
axis([1,105,0,1]);
b=sim(net,p_test)
err2=sum((t_test-b).^2)& & % 训练误差的平方和
%subplot(1,2,2);
plot(t_test,'r+:')
plot(b,'bo:')
title('+为真实值，o为预测值')
title('RBF网络拟合曲线图--测试');
legend('实际值','估计值');
ylabel('样本输出');
xlabel('输入样本点');
axis([0,25,-20,5]);
结果截图：
测试结果图：
[ Last edited by 箬茶 on
at 16:26 ]
有没有人解答一下呢？？？？？？？？
数据应该要归一化处理，同时应该选择算法。
增大隐节点数，再试一试。
引用回帖:: Originally posted by rockhq at
增大隐节点数，再试一试。 5个输入节点的话，隐节点数最多就是5个吧，再多了就会出错，你上面说的选择什么算法啊？
我还想问下，这里用matlab自带工具箱newrbe（），不需要修改net=network（）里面的参数吗？？我看network里面第一个参数输入节点数是1啊
引用回帖:: Originally posted by rockhq at
增大隐节点数，再试一试。 我看了一下，测试误差很大是因为前面K均值聚类法得到的spread值太大了，导致预测误差很大，这是怎么回事呢？？谢谢你解答一下啊
引用回帖:: Originally posted by rockhq at
数据应该要归一化处理，同时应该选择算法。 关于异常数据的标准，实际中常使用的一种标准是：与平均值的偏差大于3倍标准差。Data=data(abs(data-mean(data))&=3*std(data))。这样的结果是多行一列的数据了，而我的矩阵应该是多行多列的，怎么用这种方法删除我这个矩阵中的异常数组呢，
你好&&我也在看RBF的知识，也是初学者，我可以问你问题吗？qq：
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RBF神经网络如何进行股价预测
　　股票市场是一个复杂的非线性动态系统，而神经网络不仅其有强大的非线性映射能力，可以实现任何复杂的因果关系，而且还具有许多优良品质，如自学习、自适应和容错等特性，能够从大量的历史数据中进行聚类和学习，进而找到某些行为变化的规律。　　这里的案例基于RBF网络进行股市预测的原理，利用三层神经网络对股市建立预测模型，包括网络的拓扑结构、隐节点的确定原则、样本数据的选取和预处理、初始参数的确定等问题。另外，针对股价变化极其复杂，并随着时间的推移，其内在的规律不断去旧换新的特点，在传统的RBF网络的基础上，提出了专门针对股价这一特点的自适应在线学习、在线预测算法。　　RBF网络的结构　　RBF神经网络是由Moody和Darken提出的一种神经网络模型。它模拟了人脑中局部调整、相互覆盖接受域的神经网络结构，具有很强的生物背景和逼近任意非线性函数的能力。RBF网络是一种三层结构的前馈网络，其拓扑结构如图10-7所示。根据图中箭头所示从左到右分别为输入层、隐含层和输出层。　　图10-7RBF神经网络结构 　　其中，输入层节点只传递输入信号到隐含层，隐含层的基函数为非线性的，它对输入信号产生一个局部化的响应，即每一个隐含层节点有一个参数矢量称之为中心。该中心用来与网络输入矢量相比较以产生径向对称响应，仅当输入落在一个很小的指定区域中时，隐含层节点才做出有意义的非零响应，响应值在0到1之间，输入层节点。与基函数中心的距离越近，隐含层节点响应越大；输出单元是线性的，即输出单元对隐含层节点输出进行线性加权组合。
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RBF神经网络在股价预测中的应用
【摘要】：提出了一种基于RBF神经网络的股票价格预测模型。该模型通过对历史股价数据的分析,采用K-均值聚类算法动态确定RBF网络中心,根据梯度下降法进行自适应权值调整。并且根据股价的差异大,时变性强和高度非线性的特点,对RBF网络的学习算法进行了改进,进一步提高了RBF网络的非线性映射能力和自适应能力,最后运用该模型对股票走势进行了预测。
【作者单位】：
【分类号】：F830.9;F224
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