附件是径向基函数预测的代码，用Python编写，模型里添加了二次完全多项式程序，在采用二百个六维度的样本点训练预测时，误差在10%左右。
将ENO格式和径向基函数插值相结合，提出了求解双曲型偏微分方程的径向基函数插值的ENO方法。该方法依据ENO思想建立自适应模板，在选定的模板上利用径向基函数进行逼近，能够很好地处理具有间断解的问题，消
基于径向基函数的加权最小二乘无网格法，赵敏，，径向基函数插值是一种新型的无网格插值方法，具有形式简单、空间维数无关等优点。这种插值方法具有函数的性质，易于满足本质边�
对于梯度变化较大的光学自由曲面,采用模式化方法对光学面整体重构,其重构精度受到限制,无法满足要求,而且曲面局部特性无法精确表征。针对以上问题提出了基于Zernike多项式和径向基函数的自由曲面重构方法
Matlab粒子群算法遗传算法优化RBF径向基神经网络-粒子群算法、遗传算法优化RBF径向基神经网络.rar粒子群算法、遗传算法优化RBF径向基神经网络
提出用径向基神经网络求解第二类Fredholm方程的方法。首先使用径向基神经网络逼近积分方程中的未知函数,然后将求解第二类积分方程转化为一个优化问题。粒子群优化算法具有不易陷入局部极小、易实现和调整参
径向基网络预测地下水位的实例，m文件中包含样本和输出，输出平均相对误差，最大相对误差，显示实际值与拟合值，显示残差。
为了实现煤炭指标的快速智能预测,建立了基于模糊聚类的径向基函数(RBF)神经网络预测模型,将已测定的收到基全水、收到基灰分、收到基挥发分和收到基全硫的含量作为分类指标进行模糊聚类,根据分类结果分别建立
基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测，楼旭伟，楼辉波，为提高径向基(RBF)神经网络预测模型对交通流预测的准确性，提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传�
基于径向基神经网络的环境建模方法，侯园松，阮晓钢，为解决移动机器人对未知环境建模的问题，本文提出一种以径向基神经网络为基础，建立连续栅格地图的方法。首先利用机器人测距传感
用户评论