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搜索资源列表

  1. 大学生就业的神经网络预测模型

  2. 大学生就业的神经网络预测模型,是MATLAB常用的模型。值得一看。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-08-06
    • 文件大小：187392
    • 提供者：wusong111

  1. GM11残差修正的季节性神经网络预测模型及其应用

  2. GM11残差修正的季节性神经网络预测模型及其应用，还不错

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-09-18
    • 文件大小：177152
    • 提供者：shasha075

  1. 浙江省GDP的BP神经网络预测模型

  2. 浙江省GDP的BP神经网络预测模型，能直接调出可视化的神经网络模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-09-12
    • 文件大小：446
    • 提供者：yourchen

  1. 软件项目风险的神经网络预测模型.pdf

  2. 软件项目风险的神经网络预测模型

  3. 所属分类：项目管理

    • 发布日期：2011-12-19
    • 文件大小：215040
    • 提供者：cjx1688

  1. 动态误差时间序列小波神经网络预测模型

  2. 动态误差时间序列小波神经网络预测模型 pdf 论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-01-15
    • 文件大小：133120
    • 提供者：killar00x

  1. 煤种成浆性的人工神经网络预测模型研究

  2. 为更好地预测煤的成浆性,以大量煤种成浆浓度试验数据为基础,建立了3个输出因子的神经网络成浆浓度预测模型,模型采用L-M算法,对输入数据进行数据预处理,最后对比分析了神经网络预测模型与回归分析模型的预测结果。结果表明,以Ad、哈氏可磨性指数HGI和氧含量O为输入因子的模型预测结果平均绝对误差为0.63%,以Mad、HGI和O为输入因子的模型预测结果平均绝对误差为0.60%,以Mad、HGI和氧碳比O/C为输入因子的模型预测结果平均绝对误差为0.40%,3种组合的模型结果均小于回归分析模型的平均绝对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：728064
    • 提供者：weixin_38509082

  1. 基于灰色神经网络组合模型的煤矿能耗预测研究

  2. 针对传统煤矿电能消耗预测模型可靠性和精度低等问题,提出了一种基于灰色神经网络组合模型的煤矿能耗预测方法,该方法将灰色预测模型和BP神经网络有效组合,充分利用2个模型的优点。首先介绍了灰色预测模型和神经网络预测模型的基本原理;其次根据煤矿能耗预测的数据特性,将灰色预测和神经网络预测进行组合,得到一种灰色神经网路组合预测模型;最后,通过仿真验证了所提方法的可行性和有效性,为煤矿能耗预测提供了新的理论依据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-01
    • 文件大小：198656
    • 提供者：weixin_38547532

  1. SOM神经网络预测方法在基坑变形中的运用

  2. 城市地铁建设正逐步进入快速有序的发展阶段,各种类型的地铁事故也时常发生。因此,在隧道基坑工程中需要一种预测方法来合理的避免事故发生。针对上海市轨道交通17号线上的某车站站所产生的深层水平位移问题,运用MATLAB神经网络工具箱仿真并建立SOM神经网络预测模型。实验结果表明,通过输入已知数据建立的SOM神经网络预测变形曲线与实测位移的绝对误差值在0.123~1.43mm之间,误差值范围小,在实际工程中是可以接受的。因此,建立SOM神经网络模型对于基坑变形问题有很好的预测能力,该方法为地下工程提供了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：515072
    • 提供者：weixin_38617846

  1. 基于灰色神经网络预测潘一东矿瓦斯含量

  2. 运用灰色关联分析影响潘一东矿井瓦斯含量的各因素,得出煤层标高、顶板岩性、煤厚、地质构造是影响瓦斯赋存的主要因素。选取这四种因素作为神经网络的神经元进行建模预测,结果表明,基于灰色关联度的神经网络模型预测瓦斯含量,预测精度高,证明了基于灰色理论与神经网络预测模型的可靠性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：201728
    • 提供者：weixin_38604330

  1. 区域地下水位的灰色-BP神经网络预测模型

  2. 区域地下水位的灰色-BP神经网络预测模型，李丹，郝振纯，针对区域地下水位的随机波动性、高度非线性及复杂性，构建了灰色BP神经网络预测模型（Grey-BPnnMOD）。该模型由灰色GM（1，1）和改进的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-13
    • 文件大小：290816
    • 提供者：weixin_38672807

  1. 结合粒子群算法的神经网络预测模型

  2. 结合粒子群算法的神经网络预测模型，张煌，梁朋，股票数据量大,走势不稳定，峰值尖锐且通常噪声较多这些因素都给预测带来了一定的难度，因此目前现有的单一预测模型往往准确率较�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-01
    • 文件大小：601088
    • 提供者：weixin_38557670

  1. 基于主成分的参考作物蒸发蒸腾量神经网络预测模型

  2. 基于主成分的参考作物蒸发蒸腾量神经网络预测模型，彭世彰，魏征，为了解决采用神经网络模型预测参考作物蒸发蒸腾量ET0研究中泛化能力不足的问题。将天气因子包括最高、最低和日平均温度、日照时数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-20
    • 文件大小：524288
    • 提供者：weixin_38620839

  1. 上覆岩层卸压高度神经网络预测模型的研究

  2. 上覆岩层卸压高度神经网络预测模型的研究，秦玉金，，上覆岩层卸压高度的确定是进行邻近层或采空区瓦斯抽放钻孔布置的主要依据，而目前上覆岩层卸压高度仍是一个没有解决的问题，本文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-19
    • 文件大小：280576
    • 提供者：weixin_38692928

  1. 水果市场价格情况的神经网络预测模型

  2. 水果市场价格情况的神经网络预测模型，张雪 ，范东雪，近年来水果市场价格起伏不定，农民朋友不能准确认识和判断市场需求情况，人云亦云盲目跟从，结果导致入不敷出或者收益甚微，影响

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-29
    • 文件大小：253952
    • 提供者：weixin_38666823

  1. 旋流-静态微泡浮选柱分选指标的BP神经网络预测

  2. 采用BP神经网络模型,对不同操作条件下的分选指标进行了预测。选取捕收剂用量、起泡剂用量、循环压力和进气量作为输入因子,精煤灰分和可燃体回收率作为输出因子,建立了分选指标与操作参数的BP神经网络预测模型。结果表明:BP神经网络模型能准确预测分选指标,预测值与试验值之间误差小,精煤灰分和可燃体回收率的预测值与试验值的相对误差一般小于5%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-25
    • 文件大小：197632
    • 提供者：weixin_38666114

  1. 基于灰色神经网络预测青东矿10煤层底板破坏深度

  2. 传统的预测底板破坏深度方法主要有力学及数理统计、定性比较分析等,然而这些方法的预测值往往达不到预期的效果或与实际值差距较大。通过对比检验样本的预测误差可得出基于灰色理论的神经网络预测模型的精度高于BP神经网络的预测结果。故此次选用灰色理论与神经网络相结合的方法建立模型预测青东矿104采区10煤底板破坏深度,预测结果为16.86m。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-29
    • 文件大小：272384
    • 提供者：weixin_38688380

  1. 数控切削加工表面粗糙度RBF神经网络预测模型

  2. 针对数控切削加工表面粗糙度存在预测精度不高的问题,采用径向基(RBF)神经网络技术,以多组实际加工试验数据作为样本,建立了以转速n、进给速度vf、背吃力量ap为自变量的切削表面粗糙度预测模型。试验及预测结果表明:切削表面粗糙度RBF神经网络预测模型的预测相对误差小于2.7%,而回归分析预测值的相对误差在7.1%～14.0%变动。充分说明数控切削加工表面粗糙度RBF神经网络预测模型的预测精度高,可满足数控切削加工表面粗糙度实时在线预测的要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：266240
    • 提供者：weixin_38631401

  1. 建筑物基础沉降径向基神经网络预测

  2. 为解决建筑物基础沉降量的安全监测问题,对其进行有效的预测、校核与分析,运用MATLAB软件建立径向基神经网络模型对某市建筑物的基础沉降量进行预测.结果表明:径向基神经网络的结构形式简易,适应能力更强,预测误差比BP网络小,平均约为66.83%,达到预测精准度所需的耗时短、收敛速度更快.径向基神经网络的预测结果与实测结果较为吻合,表明径向基神经网络预测模型适用于建筑工程沉降预测领域之中.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：722944
    • 提供者：weixin_38690079

  1. 软土蠕变特性的神经网络预测

  2. 针对软土复杂的蠕变特性,根据软土三轴蠕变试验,运用人工神经网络原理,建立了软土蠕变的神经网络预测模型.对BP网络进行了三方面改进(附加动量项、自适应调整学习率,贝叶斯正则性能函数),利用三轴蠕变试验资料对已训练好的软土蠕变神经网络模型进行验证,并将该模型应用到某软土地基的沉降预测中.研究结果表明:神经网络预测模型直接利用数据建模,避开了传统本构建模时的人为假设,能客观反映软土的非线性蠕变特性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：806912
    • 提供者：weixin_38727798

  1. 基于遗传算法优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型

  2. 采用遗传算法(GA)对BP神经网络(结构和初始权值、阈值)进行了优化,获得了影响煤粉着火温度预测的主要煤质指标(Mad,Aad,Vad,Oad),建立了优化的煤粉着火温度BP神经网络预测模型.对20个校验样本的预测结果表明:预测值与试验值的平均相对误差为0.29%,均方差为59.29,达到了较高的预测精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-18
    • 文件大小：1017856
    • 提供者：weixin_38666232
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