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ChaosToolbox1p0_trial
- 混沌时间序列预测工具箱，包括了李雅普诺夫指数、分形纬、嵌入纬以及神经网络预测-chaotic time series forecasting tool kit, including the Lyapunov exponent, fractal-wai, Wei and embedded neural network prediction
development-risk-prediction
- 本文基于BP神经网络应用于预测的原理，提出预测步骤及预测可行性，探讨建立基于BP神经网络的预测模型的关键技术，包括样本的选取与预处理、输入输出变量的选取、隐层节点数的确定、初始权值和阈值的选取、激活函数、训练算法与参数的选取，最后建立合理的网络模型；结合住宅市场的实际情况，建立两类BP 神经网络预测模型：基于时间序列的趋势预测模型以及基于影响因素的回归预测模型，即分别采用神经网络趋势预测和回归预测的思路，把住宅市场的供给、需求与房价的历年数据以及其影响因素的数据分别作为学习样本，建立预测模型，
Wavelet-network-timeseries
- 使用小波神经网络的时间序列预测，matlab的程序-Time series forecasting using wavelet neural network Matlab procedures
chapter
- 神经网络模型，chapter.m，对于预测时间序列有较好的稳定-Neural network model, chapter.m forecast time series has a better stability
xiao-bo-shen-jing-wang-luo-yu-ce-
- 小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测，供新手学习-The wavelet neural network time series prediction- short-term traffic flow forecast for the novice to learn
Wavelet-Neural-Network-prediction
- 用小波神经网络做时间序列的预测，根据前12天温度的变化预测后四天的温度-Wavelet neural network to do time series prediction, based on the temperature before and after 12 days of a four-day temperature change projections
matlab
- 用风电功率历史数据来对未来一段时间功率的数值进行预测，通过Matlab软件编程和Excel处理数据，用神经网络仿真预测法、灰度预测法、时间序列预测法通过历史数据所呈现出来的一些规律对某段时间的风电功率展开预测，预测之后对得到的数据进行误差分析，通过与一些标准的对比来确定预测方法的可靠程度-Using historical data to forecast wind power to the value to the future time power, by Matlab software pr
BP
- 通过分析交通流量时间序列的特点，引入BP神经网络进行短时交通流预测。首先，分析了短时交通流量预测的意义及研究背景；然后，介绍了BP神经网络的结构模型、学习规则以及BP算法的改进算法；最后，通过BP神经网络对短时交通流进行预测，并分析了在各种不同条件下的预测情况。-through the analysis of the characteristics of traffic flow time series, introduces BP neural network for short-term t
main_5step
- BP神经网络预测时间序列，基于5步预测的BP神经网络代码-The BP neural network to predict time series, BP neural network code based on step 5 prediction
ibwmkwsf
- 关于神经网络控制，是国外的成品模型，使用matlab实现智能预测控制算法，时间序列数据分析中的梅林变换工具，是机器学习的例程。- On neural network control, Foreign model is finished, Use matlab intelligent predictive control algorithm, Time series data analysis Mellin transform tool, Machine learning routines.
ddwwtfep
- 迭代自组织数据分析，是一种双隐层反向传播神经网络，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,时间序列数据分析中的梅林变换工具，重要参数的提取，阐述了负荷预测的应用研究。- Iterative self-organizing data analysis, Is a two hidden layer back propagation neural network, Automatic identification in the matlab environment the size of the
hingmei
- LZ复杂度反映的是一个时间序列中，未来线路预测,分析误差,是一种双隐层反向传播神经网络。- LZ complexity is reflected in a time sequence, Future line prediction, error analysis, Is a two hidden layer back propagation neural network.
non_guiyi
- 改进的BP神经网络，因为目的是针对单一的时间序列进行预测，所以该算法没有进行归一化处理，经检验具有还不错的效果，并且附上了对序列进行处理以改变其维度的完整代码。-The improved BP neural network, because the purpose is for single time series forecast, so no normalized processing, the algorithm has a good effect after inspection, an
小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测
- 本文采用小波神经网络进行交通流量预测，短时交通流量存在随机性和非线性因素，影响预测的准确性。传统预测模型难以反映交通流量变化特点，同时传统神经网络易陷入局部极小值，泛化能力差，交通流量预测精度低。为了提高短时交通流量预测精度，提出一种小波神经网络的短时交通流量预测模型。小波神经网络可以对短时交通流量随机性、不确定性进行局部分析，并进行非线性预测，验证了模型的有效性，进行了对比试验。验证结果表明，小波神经网络提高了短时交通流量预精度，预测结果更具应用价值。(In this paper, wavel
01第1章
- 数学建模算法与应用程序上传，灰色预测，神经网络，时间序列(Mathematical modeling algorithm and application upload, grey prediction, neural network, time series.)
BP
- BP神经网络，预测时间序列的石油价格波动(BP neural network for forecasting fitting time series)