1.模型原理
基于径向基神经网络（Radial Basis Function Neural Network，RBFNN）的数据回归预测是一种基于神经网络的回归模型。它采用径向基函数作为激活函数，通过训练网络参数来拟合数据集，从而进行回归预测。以下是基于径向基神经网络的数据回归预测的详细原理：
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数据准备：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-601516.html
- 首先，将原始的回归数据集划分为训练集和测试集，通常采用交叉验证或留出法进行划分。
- 训练集用于训练径向基神经网络模型，测试集用于评估模型的性能。
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径向基函数：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-601516.html
- 径向基函数是用于神经网络中的激活函数。它的特点是输出值随着输入值与某个中心点之间的距离的变化而变化。常用的径向基函数有高斯函数和多项式函数等。
- 一个常用的高斯径向基函数可以表示为：
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