INFO-RBF回归，基于向量加权平均算法(INFO)优化径向基神经网络(RBF)的数据回归预测 注释清晰 matlab 版本要求2019b及以上版本 程序已调试好可以直接运行(数据直接在Excel中替换) 向量加权平均算法(INFO)为2023年新出的算法，目前使用的人非常少，中文这边几乎没有发文量。 很适合作为创新使用 1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，图非常丰富 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
最近接触到一个超有意思的东西——基于向量加权平均算法（INFO）优化径向基神经网络（RBF）的数据回归预测，也就是 INFO - RBF 回归，感觉它对很多搞数据预测的小伙伴，尤其是新手小白，简直是个宝藏。今天就来跟大家唠唠。
一、INFO 算法的独特魅力
向量加权平均算法（INFO）可是 2023 年新出的算法哦，目前在中文领域发文量极少，使用的人也不多，这意味着啥？满满的创新潜力呀！要是你正在为项目找创新点，INFO 绝对值得一试。
二、运行环境
这里要注意啦，运行咱们这个程序，MATLAB 版本得在 2019b 及以上。为啥有这个要求呢？新版本的 MATLAB 会有更多优化和新特性，能更好地支持程序运行，要是版本太低，说不定会出现各种兼容性问题。
三、评价指标与丰富图表
咱们这个预测模型的评价指标很全面，像 R2、MAE、MSE、RMSE 等都涵盖了。通过这些指标，可以从不同角度衡量模型预测的准确性和可靠性。而且哦，程序运行后会生成超级丰富的图，从数据分布到预测结果展示，一目了然，方便大家分析数据和模型性能。
四、高质量代码解析
下面咱就来看点代码，感受一下它的清晰注释和精妙之处（以下代码为简化示意，仅展示关键部分逻辑）。
% 加载数据 data = readtable('your_data.xlsx'); % 直接读取 Excel 数据，方便替换 input_data = table2array(data(:, 1:end - 1)); % 提取输入特征数据 target_data = table2array(data(:, end)); % 提取目标数据 % 划分训练集和测试集 cv = cvpartition(target_data, 'HoldOut', 0.3); % 留出 30%数据作为测试集 train_idx = cv.training; test_idx = cv.test; train_input = input_data(train_idx, :); train_target = target_data(train_idx); test_input = input_data(test_idx, :); test_target = target_data(test_idx); % 创建并训练 INFO - RBF 网络 net = newrbe(train_input, train_target, 0.1); % 创建 RBF 网络，0.1 为扩展常数，可调整 % 这里 INFO 算法就体现在对 RBF 网络训练过程的优化上， % 它通过向量加权平均的方式调整网络参数， % 使得网络在学习过程中能更好地捕捉数据特征，不过具体实现代码较多，暂不展开 % 预测 predicted_target = sim(net, test_input); % 对测试集进行预测 % 计算评价指标 r2 = 1 - sum((test_target - predicted_target).^2) / sum((test_target - mean(test_target)).^2); % 计算 R2 mae = mean(abs(test_target - predicted_target)); % 计算 MAE mse = mean((test_target - predicted_target).^2); % 计算 MSE rmse = sqrt(mse); % 计算 RMSE上面这段代码，从数据读取、划分数据集，到模型创建、训练、预测以及评价指标计算，每一步都有清晰注释。新手小白只要稍微懂点 MATLAB 基础，都能轻松上手。
五、新手友好的测试数据集
这个程序已经调试好啦，大家直接运行源程序，然后在 Excel 里替换自己的数据就行，简直不要太方便。对于新手小白来说，不用再费心思去处理复杂的数据预处理和环境搭建问题，专注于理解模型和算法本身就好。
INFO - RBF 回归无论是创新点，还是对新手的友好程度，都非常值得尝试。大家赶紧动手实践起来吧！说不定能在你的项目中大放异彩呢。
