数据划分，然后用遗传算法选取最优参数，建立RBF模型，核心在于利用遗传算法选取RBF模型的最优参数。在数据预处理（Data Processing）阶段，数据集（DataSets）首先经过MIC（最大信息系数）分析，通过排序（Sort）后，被划分为训练集（Trainsets）和测试集（Testsets），为后续模型训练和评估提供数据基础。参数优化（Parameter Optimization）部分是整个流程的关键，采用遗传算法来寻找最优参数。初始时，生成随机种群（Randomized Population），每个个体代表一组参数。通过适应度函数（Fit Function）评估这些参数的优劣，选择表现较好的个体作为父代（Selection of Parents）。接着，引入带有拥挤距离的NDS（非支配排序）和改进的精英策略，以保持种群的多样性和优良特性。在达到最大迭代次数或满足平均绝对误差（MARE）条件之前，种群通过自适应交叉（Adaptive Crossover）、自适应变异（Adaptive Mutation）和合并（Merging）操作不断进化，同时进行局部搜索（Local search）以进一步优化参数。最终，选出最佳适应度参数（Selection of Best Fitness Parameters）。在构建RBF模型（Build RBF Model）阶段，利用遗传算法选出的最优参数来构建RBF模型，模型通过φ_f(x)对输入数据进行映射，输出预测结果。