Vous suivez désormais cette soumission
- Les mises à jour seront visibles dans votre flux de contenu suivi
- Selon vos préférences en matière de communication il est possible que vous receviez des e-mails
In this submission I implemented an radial basis function (RBF) neural network for the prediction of chaotic time-series prediction. In particular a Mackey Glass time series prediction model is designed, the model can predict few steps forward values using the past time samples. The RBF is trained using conventional gradient descent learning algorithm and the kernel function is the Gaussian kernel with centers and spreads obtained from K-mean clustering algorithm.
Citation pour cette source
Shujaat Khan (2026). Mackey Glass Time Series Prediction using Radial Basis Function (RBF) Neural Network (https://fr.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/66216-mackey-glass-time-series-prediction-using-radial-basis-function-rbf-neural-network), MATLAB Central File Exchange. Extrait(e) le .
Remerciements
Inspiré par : Mackey-Glass time series generator, Mackey Glass Time Series Prediction Using Least Mean Square, Mackey Glass Time Series Prediction Using Fractional Least Mean Square (FLMS), Function approximation using "A Novel Adaptive Kernel for the RBF Neural Networks"
A inspiré : Nonlinear System Identification using RBF Neural Network
Catégories
En savoir plus sur Statistics and Machine Learning Toolbox dans Help Center et MATLAB Answers
Informations générales
- Version 1.0.0.0 (658 ko)
Compatibilité avec les versions de MATLAB
- Compatible avec toutes les versions
Plateformes compatibles
- Windows
- macOS
- Linux
| Version | Publié le | Notes de version | Action |
|---|---|---|---|
| 1.0.0.0 |
