：基于统计学原理的传统的民航客运量预测方法难以预测动态数据的内在结构和复杂特 性。为了提高民航客运量预测的准确性，利用人工神经网络对非线性系统的函数所具有的以任意精度逼近的良好特性，选用RBF 神经网络为模型并利用MATLAB 编程实现了对民航客运量的准确预测。本文介绍了RBF 神经网络MATLAB 的相关知识，并以民航客运量的1978 年至2007 年的实际数据为例进行RBF 神经网络的训练与测试，实验结果表明，将RBF神经网络与MATLAB 结合运用在民航客运量预测中具有可行性，预测精度更高

支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合，GreenSim团队推荐您使用。