RBF对负荷预测的曲线拟合相差较大的主要原因：数据本身记录有差异RBF神经网络参数设置不合理你最好把数据贴出来，找一找到底是那个环节出了问题。
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训练就是让RBF自动去寻找输入与输出之间的映射关系，其中的过程我们不需要参与，只要指定相应的迭代方法来减小误差。
RBF (Radial Basis Function)可以看作是一个高维空间中的曲面拟合(逼近)问题，学习是为了在多维空间中寻找一个能够最佳匹配训练数据的曲面，然后来一批新的数据，用刚才训练的那个曲面来处理(比如分类、回归)。
1、1）RBF核函数可以将一个样本映射到一个更高维的空间，而且线性核函数是RBF的一个特例，也就是说如果考虑使用RBF，那么就没有必要考虑线性核函数了。
2、rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。
3、径向基函数是单变量的函数，直接用plot命令即可。画出来的图像应该是个尖顶的对称函数曲线。plot(x，y)：若y和x为同维向量，则以x为横坐标，y为纵坐标绘制连线图。
4、周期核函数（periodickernel）平稳核函数可以用于构建周期核函数：式中，表示该核函数具有的周期，例如由RBF核得到的周期核的形式为：。
5、把这两个函数的表达式贴出来吧。懂matlab的未必知道 径向基（RBF）核函数和多项式核函数 这两个函数。
6、Linear核：主要用于线性可分的情形。参数少，速度快，对于一般数据，分类效果已经很理想了。RBF核：主要用于线性不可分的情形。参数多，分类结果非常依赖于参数。
1、最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
2、曲线拟合步骤1：把实验数据输入excel中，两个变量的最好做成两个竖排。选中所有数据，注意不要把文字也选上了。曲线拟合步骤2：在菜单栏中点插入，然后选择散点图下面的下拉菜单。
3、拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。
