基于MATLAB的LSTM与RBF神经网络比较分析

简介：
本研究利用MATLAB平台，对比分析了长短时记忆（LSTM）网络和径向基函数（RBF）神经网络在数据处理中的性能差异，为选择合适的预测模型提供了理论依据。 RBF（径向基函数）神经网络是一种人工神经网络，其主要特点是采用径向基函数作为激活函数。这种类型的网络结构通常由三个层次组成：输入层、隐藏层以及输出层。 1. **输入层** 接收原始特征数据的层级。每个节点代表一个独立的数据维度。 2. **隐藏层** 包含一组径向基函数（RBF），这些函数用于将低维空间中的输入映射到高维空间，帮助网络进行更复杂的模式识别任务。每一个隐藏单元对应于一种特定类型的径向基函数。 - **径向基函数**：在实践中，常用的一种形式是高斯函数，其数学表达式为 \( \phi(x) = e^{-\frac{{\|x - c\|^2}}{{2\sigma^2}}} \)，其中\(c\)表示该RBF的中心点位置，而参数σ则控制着基函数的有效作用范围。 3. **输出层** 执行最终的数据分类或回归预测任务。通常情况下，这一层使用线性激活函数以确保网络能够处理连续值和离散类别数据。 通过这种结构设计，径向基函数神经网络能够在保持模型复杂度较低的同时实现较好的非线性拟合能力。