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多变量灰色预测模型算法的MATLAB实现
摘要:文章讨论了多变量灰色预测模型的建模方法及其算法思想,得到了多变量灰色预测模型的检验方法。为了简化模型求解,给出多变量灰色预测模型的MATLAB 程序实现。通过应用实例说明算法程序的应用和效果。 带有MATLAB 程序
所属分类:
其它
发布日期:2009-05-03
文件大小:24576
提供者:
joyerf
《MATLAB控制系统应用与实例》
《MATLAB控制系统应用与实例》,介绍matlab,simulation,等等,PID控制,预测控制,智能控制,系统辨识程序
所属分类:
其它
发布日期:2009-05-22
文件大小:10485760
提供者:
perdon
神经网络预测
神经网络 利用反向传播(BP)网络 预测 实例
所属分类:
电信
发布日期:2011-12-16
文件大小:1024
提供者:
haihaizyj
可运行的bp神经网络预测实例
可运行的bp神经网络预测实例,得出原函数与网络训练前后的仿真结果比较图形
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-02-14
文件大小:736
提供者:
docjennifer
灰色预测例子及程序
灰色预测GM(1,1)模型,ARMA预测模型,以及组合预测模型,预测实例及matlab程序实现。
所属分类:
专业指导
发布日期:2014-03-02
文件大小:956416
提供者:
zjianhu1028
《统计预测:方法与应用》 易丹辉
《统计预测:方法与应用》比较详尽地介绍了用于预测的定量分析方法:因果回归分析法和时间序列分析法。为了将每种具体方法与我国的社会经济实际相结合,在每一方法介绍之后,都配有实例说明其应用,书中所有计算均用电子计算机完成。为帮助读者掌握和运用各种方法,特别是无法进行手工计算的方法,书后附有TSP软件的使用说明,它适用于IBM-PC机以及与它兼容的微型机,如长城0520。介绍方法时,涉及到的比较复杂的数学公式推导和证明,均列入各章附录中,供读者参考。预测可以按不同的标准进行分类。预测方法基本上分为两大
所属分类:
讲义
发布日期:2016-07-16
文件大小:4194304
提供者:
ykcsdn1
MATLAB_SMO_SVM回归分析预测实例
MATLAB_SMO_SVM回归分析预测实例
所属分类:
其它
发布日期:2017-01-08
文件大小:27648
提供者:
beyonhappy
基于BP神经网络的煤层气井产水量预测研究
基于时间序列预测思想,运用MATLAB软件,构建适合于煤层气井产水量预测的BP神经网络模型。以沁水盆地南部柿庄TS-006井为预测实例的结果表明:BP神经网络模型能够较准确地预测出煤层气井未来7 d的产水量,其平均绝对误差和平均相对误差分别为-0.08 m3/d和-0.91%,从而可为煤层气井排采制度的调整提供科学依据。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-16
文件大小:302080
提供者:
weixin_38604395
Visual Modflow预测矿井涌水量过程中边界条件问题探讨
对地下水数值模拟软件Visual Modflow中水流边界条件的涵义和处理方法进行了分析和讨论,阐述了各类边界的运算机理及水文地质概念模型。用数值模拟进行矿井涌水量预测时,要在详细分析矿区水文地质条件的基础上,进行合理概化,防止因边界条件不合理而导致的预测误差。结合某矿实际生产中工作面涌水量预测实例对边界问题的处理加以说明,工程实例应用过程中效果较好,可为类似问题的解决提供一定的借鉴。
所属分类:
其它
发布日期:2020-05-02
文件大小:622592
提供者:
weixin_38551187
基于人工神经网络煤层气井短期产能预测
为对煤层气井产能的实时动态监测和预测预报,基于时间序列预测思想构建了适合于煤层气井产能预测的BP神经网络模型.以潘庄CM1井为预测实例,分析表明:BP神经网络能够较为准确地预测出煤层气井未来30 d的产能变化,其产气量和产水量预测平均相对误差分别为1.35%和3.88%;与COMET3预测结果相比,BP神经网络短期产能预测精度高,能更好的反映出煤层气井产能变化趋势.
所属分类:
其它
发布日期:2020-04-26
文件大小:299008
提供者:
weixin_38692202
PSO_GRNN (交叉验证下岩爆预测实例).rar
这里分享最近研究重现的一篇文章《基于粒子群算法和广义回归神经网络的岩爆预测_贾义鹏》,核心算法是广义神经网络GRNN,依据岩石的抗拉强度、弹性能量指数等四个特征对岩爆危险等级的一种预测。算法思路比较简单,程序中加了很多注释,并提供了当时的一些思考。
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-01-29
文件大小:133120
提供者:
weixin_40405758
农村建设用地规模预测实例研究
农村建设用地规模预测实例研究,吴刚,,科学合理的用地需求预测是规划是否科学的关键。本文应用自然增长法、回归分析法对江苏省丰县孙楼镇2020年的人口数量进行了预测。�
所属分类:
其它
发布日期:2020-01-16
文件大小:225280
提供者:
weixin_38668335
基坑变形预测的灰色二次优化模型
为了提高GM(1,1)模型在基坑变形分析中的预测精度,采用三种方法对背景值改进的GM(1,1)模型进行优化,包括:对初始值添加修正项,使其符合最小二乘法的思想;对时间响应式参数添加修正项,解决近似指数序列下改进GM(1,1)模型的背景值实用性问题;对基坑变形数据进行直接建模,使其适应于基坑变形的发展。建立了基坑变形预测的二次优化GM(1,1)模型,将该模型应用于基坑变形预测实例中,结果显示再次优化后的模型具有较高的预测精度,具有较好的工程应用价值。
所属分类:
其它
发布日期:2020-06-27
文件大小:869376
提供者:
weixin_38752074
BP神经网络预测 实例 可运行
BP神经网络预测 实例 可运行
所属分类:
其它
发布日期:2017-04-10
文件大小:3072
提供者:
qq_28882513
使用keras内置的模型进行图片预测实例
主要介绍了使用keras内置的模型进行图片预测实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-16
文件大小:141312
提供者:
weixin_38575536
使用keras内置的模型进行图片预测实例
keras 模块里面为我们提供了一个预训练好的模型,也就是开箱即可使用的图像识别模型 趁着国庆假期有时间我们就来看看这个预训练模型如何使用吧 可用的模型有哪些? 根据官方文档目前可用的模型大概有如下几个 1、VGG16 2、VGG19 3、ResNet50 4、InceptionResNetV2 5、InceptionV3 它们都被集成到了keras.applications 中 模型文件从哪来 当我们使用了这几个模型时,keras就会去自动下载这些已经训练好的模型保存到我们本机上面 模型文件会
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-17
文件大小:142336
提供者:
weixin_38641339
以性别预测为例,谈谈数据挖掘中的分类问题
互联网的迅猛发展,催生了数据的爆炸式增长。面对海量的数据,如何挖掘数据的价值,成为一个越来越重要的问题。本文首先介绍数据挖掘的基本内容,然后按照数据挖掘基本的处理流程,以性别预测实例来讲解一个具体的数据挖掘任务是如何实现的。首先,对于数据挖掘的概念,目前比较广泛认可的一种解释如下:Dataminingistheuseofefficienttechniquesfortheanalysisofverylargecollectionsofdataandtheextractionofusefulandp
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-25
文件大小:358400
提供者:
weixin_38740596
基于扩展的径向基函数核支持向量机的产品销售预测模型
针对产品销售时序具有多维度,非线性的特征,通过设计了一种扩展的RBF核函数,将其应用于支持向量机中,得到一种扩展的RBF核支持向量机(ERBF-SVM: Expanded Radial Basis Function - Support Vector Machine);同时设计了一种改进的免疫优化算法对其参数进行寻优。 该方法被应用于汽车销售预测实例中,并与BP神经网络(BPNN)、采用一般RBF核的支持向量机(v-SVM: v-Support Vector Machine)及多尺度支持向量机(M
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-24
文件大小:671744
提供者:
weixin_38523251
以性别预测为例,谈谈数据挖掘中的分类问题
互联网的迅猛发展,催生了数据的爆炸式增长。面对海量的数据,如何挖掘数据的价值,成为一个越来越重要的问题。本文首先介绍数据挖掘的基本内容,然后按照数据挖掘基本的处理流程,以性别预测实例来讲解一个具体的数据挖掘任务是如何实现的。 首先,对于数据挖掘的概念,目前比较广泛认可的一种解释如下: Dataminingistheuseofefficienttechniquesfor theanalysisofve
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-27
文件大小:358400
提供者:
weixin_38706824
集成BP神经网络预测模型的研究与应用
BP神经网络对逼近实数值提供了一种顽健有效的学习方法,适合对路*通流量进行预测。针对BP神经网络存在易陷入局部最小值和收敛速度慢的问题,提出了一种集成BP预测模型。该模型集成多个具有不同初始权值和训练集的BP模型,并以加权平均值的方法作为结合方法。其中的每个BP模型是以一种改进的MapReduce方法实现的。将该模型运用到交通路口车辆分流流量大小的预测实例中,并依次与单机实现的单个BP模型和MapReduce实现的单个BP模型进行比较。结果表明,集成BP模型在路口车辆分流流量大小的预测中有较高
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-21
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38690376
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