在机械学习算法的过程中，我们常用到一种神经网络就是径向基神经网络，这是一种使用径向基函数作为激活函数的人工神经网络。这种神经网络也有很多用途，比如时间序列预测、数据分类以及回归预测等等，今天主要讲解径向基神经网络在MATLAB的实现过程，对径向基神经网络的原理，在这里就不再进行陈述了。需要代码的小伙伴可以加703049381。接下来我们进入正题吧。
第一步：清空变量和环境，提高计算速度。
第二步：加载数据，这里我将数据集分为两部分，分别为训练集和测试集，假设有8列数据，那么前7列为输入值，最后一列为输出值，代码主要实现多输入单输出。
第三步：对训练集和测试集进行归一化处理，将所有的数据归一到同一量纲上，减少噪声和提高精度。
第四步：创建径向基网络，调用MATLAB自带工具箱newrbe，设置径向基函数的拓展速度即可。
第五步：在训练完神经网络之后下一步我们就可以利用神经网络进行预测了，只需要使用sim函数进行预测，带入输入值进入神经网络内即可进行预测。
第六步：因为我们在之前对数据进行了归一化出入，得到的数据都是归一化后的数据，所以在这里需要对预测的结果进行反归一化的处理，得到真实值。
第七步：计算相关误差指标，绘制图形。
最后，给大家展示运行效果图：
