基于蜣螂优化算法（DBO）优化径向基函数（RBF）神经网络的回归预测模型Matlab代码：
一、主要功能
模型构建：使用RBF神经网络进行回归预测。
参数优化：利用蜣螂优化算法（DBO）优化RBF网络的中心向量、宽度参数和权重参数。
预测评估：在训练集和测试集上进行预测，并计算多种性能指标（如RMSE、R²、MAE、MAPE等）。
可视化分析：生成多张图表，包括适应度曲线、回归图、误差分布图、预测对比图等，便于模型性能分析。
二、算法步骤
数据准备：
导入数据集（Excel格式）。
随机打乱数据，划分训练集（70%）和测试集（30%）。
对输入和输出数据进行归一化处理（0-1范围）。
模型参数初始化：
设置DBO参数（种群大小、迭代次数、边界等）。
定义RBF网络结构（输入层、隐藏层、输出层节点数）。
优化训练：
使用DBO优化RBF网络的参数（中心C、宽度delta、权重w），最小化均方误差（MSE）。
绘制适应度曲线，展示优化过程。
预测与评估：
使用优化后的RBF网络对训练集和测试集进行预测。
反归一化预测结果。
计算并展示多种性能指标（RMSE、R²、MAE、MAPE、MBE、RPD等）。
可视化输出：
生成回归图、误差直方图、预测对比图、误差曲线图、相对误差图、线性拟合图等。
输出综合评估。
三、运行环境
编程语言：MATLAB2020
四、应用场景
该模型适用于回归预测任务，例如：
预测问题：如股票价格、电力负荷、风速预测等。
工程建模：如材料性能预测、能耗估计等。
环境科学：如气温、降水量、污染物浓度预测。
农业领域：如作物产量预测、土壤参数估计。
总结
该代码实现了一个基于DBO优化的RBF神经网络回归模型，具有较强的非线性拟合能力和全局优化能力，适用于中小规模回归预测问题。代码结构清晰，包含完整的数据预处理、模型训练、评估和可视化流程。
