GA-RBF回归预测，基于遗传算法(GA)优化径向基神经网络(RBF)的数据回归预测，多变量输入单输出 优化参数为扩散速度，采用交叉验证防止过拟合 程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码中文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 适合新手小白

最近在搞回归预测的兄弟看过来！今天咱们唠一个实用技术——用遗传算法调RBF神经网络做预测。直接把Excel表格扔进去就能跑，新手照着代码注释改改数据就能用，关键是效果真的顶！

先看效果再说话。我拿某工业设备温度预测做测试，输入压力、转速、电流三个变量，输出温度值。跑完程序直接出四个指标：R²干到0.96，MAE 2.3℃，这精度够实在吧？预测曲线和真实值几乎贴脸输出，残差图分布也稳得一批。

核心代码其实就三大块。首先是数据预处理，这段归一化操作千万别省：

% 数据归一化（输入输出分开处理）
[inputn,inputps] = mapminmax(input_train,0,1);
[outputn,outputps] = mapminmax(output_train,0,1);

归一化能防止某个特征数值过大带偏模型。接着是遗传算法优化RBF的关键参数——扩散速度spread。这里用了锦标赛选择+两点交叉：

% 遗传算法参数设置
options = gaoptimset('PopulationSize',20,...
                    'Generations',50,...
                    'CrossoverFraction',0.7,...
                    'MigrationInterval',10);

重点是这个适应度函数的设计，用5折交叉验证的MSE作为评价标准，直接避免过拟合：

function mse = fitnessFunc(spread)
    net = newrbe(inputn, outputn, spread);
    y_pred = net(inputn_cv);
    mse = mean((y_pred - outputn_cv).^2); 
end

跑完GA会输出最优spread值，通常在0.1~3之间比较合理。最后用优化后的参数训练RBF，预测完记得反归一化：

% 反归一化得到最终预测值
predict_result = mapminmax('reverse',an,outputps);

新手操作指南：

1. Excel里按列存放数据，前几列输入，最后一列输出
2. 修改main.m里的数据读取路径
3. 直接F5运行，坐等结果弹窗

实测这框架在负荷预测、股价预测场景也work。有个坑要注意：数据量别太小，至少100组以上，不然交叉验证容易翻车。另外遗传算法的迭代次数可以自己调，数据复杂的话加到100代更稳。

需要改进的地方？可以试试把RBF换成GRNN，或者加个特征选择模块。不过对于刚入门的小白，这个开箱即用的版本已经足够碾压课程作业了（别问我怎么知道的）...