MATLAB数据处理第14章利用RBF径向基网络预测地下水位

目录

• • 一、问题描述

    • 二、基于RBF径向基网络的地下水位预测方法

    • 三、算法实施流程

    • • 3.1 确定数据样本集
      • 3.2 对数据集进行训练与测试划分
      • 3.3 进行数据扩充处理
      • 3.4 构建径向基神经网络模型
      • 3.5 进行模型测试

    • 四、实验结果展示

    • 五、完整程序代码

一、问题描述与研究背景

地下水系统属于一种高度复杂的非线性且具有随机特性的体系。构建微分方程模型需依赖大量详实的地下水文地质信息，而这些实际测量数据通常难以获取。径向基函数网络具备快速训练特性，并拥有强大的非线性映射能力，可实现对地下水位的高精度预测。
由于所预测的对象为地下水位，因此输出结果表现为一个标量值，从而决定了输出层中神经元节点的数量仅为1个。
选取了5个影响水位深度的关键因素作为自变量，具体包括河道流量、气温、饱和差、降水量以及蒸发量，并据此构建函数关系式：
y = f\left( {{x_1},{x_2},{x_3},{x_4},{x_5}} \right)

二、RBF径向基网络实现地下水位预测

MATLAB内置的神经网络工具箱中包含newrb函数，该函数可用于构建径向基神经网络。
由newrb函数生成的径向基网络结构中，