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本文介绍了RBF网络的原理、数理表达和拓扑结构，并且以康美CWBI（580023）权证为样本，使用RBF人工神经网络，将标的股票价格和权证规定的行权价格之比、无风险利率和权证到期期限作为输入，权证价格作为输出进行了仿真分析和预测，同时将预测结果与Bs模型预测结果做了对比。根据实证结果，发现RBF网络对权证价格的仿真结果精度较高，与实际价格偏差较小；RBF网络模型在价格预测的精度上优于Bs模型，对我国权证价格分析方法的发展和完善具有极大意义。