搜索资源列表
递归神经网络对时间序列的预测
- 递归神经网络对时间序列的预测
基于RBF神经网络的CPI预测
- 采用RBF神经网络的结构、特性和训练算法，根据CPI(消费者物价指数)与其影响因素之间存在的映射关系，应用神经 网络建立了多因素非线性时间序列预测模型。最后通过仿真实验和研究，把RBF神经网络与传统的BP网络预测结果进行比较，结果证明，该模型的预测精确度更高，结果令人满意。
基于人工神经网络的时间序列预测matlab源代码
- 基于人工神经网络的时间序列预测matlab源代码
Ann5
- 基于小波神经网络的时间序列预测的短时交通流量预测的matlab源程序与数据-Based on wavelet neural network time series forecasting short-term traffic flow prediction matlab source code and data
ElmanRnn
- Elman递归神经网络对时间序列的预测代码，做的效果还行，仅供参考-Elman recurrent neural network for time series prediction code, do the results were OK for reference purposes only
Forcast-neural
- 使用人工神经网络进行时间序列预测的matlab源程序。-Time serial forecasting based on artificial neural network
shenjingwangluo
- 用神经网络预测时间序列的程序，基于matab神经网络工具箱(Artificial Neural Networks)
GRNN处理时间序列
- 用广义回归神经网络预测时间序列数据的MATLAB源代码(MATLAB source code for predicting time series data using generalized regression neural network)
BP神经网络预测算法MATLAB源程序
- BP神经网络预测算法MATLAB源程序，用于混沌时间序列预测。(BP neural network prediction algorithm MATLAB source code for chaotic time series prediction.)
NAR神经网络
- NAR神经网络 采用matlab编程，用来预测时间序列，(NAR neural network is used to predict the time series)
chapter32
- 短时交通流量预测,基于小波神经网络的时间序列预测(Short-term traffic flow prediction based on time series prediction of wavelet neural networkc flow forecasting)
elmen网络代码
- ELMAN神经网络模型预测精度高于BP神经网络，可以用于非线性时间序列的预测。(The prediction accuracy of ELMAN neural network model is higher than that of BP neural network, and it can be used to predict nonlinear time series.)
lstm
- 使用lstm神经网络预测时间序列，同时对参数选择进行优化(Time series prediction using LSTM neural network, the selection of the parameters are optimized)
小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
- 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测，含源程序和数据(Time Series Prediction Based on Wavelet Neural Network - Short-term Traffic Flow Forecasting)
小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测
- 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测(Prediction of time series based on Wavelet Neural Network -- short term traffic flow prediction)
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
DNN
- 基于动态神经网络的时间序列预测模型，可以进行时间序列预测(A time series prediction model based on dynamic neural network can predict time series.)
小波神经网络的时间序列预测
- 一个关于小波神经网络的时间序列预测模型，完整可运行的代码(A Time Series Prediction Model of Wavelet Neural Network, Complete Running Code)
神经网络时间序列预测
- 利用python 构造人工神经网络 做时间序列预测分析(Time series prediction based on artificial neural network)
小波神经网络
- 小波神经网络代码预测模型，用于时间序列的预测。(This is a source code about wnn. The code is coding by matlab 2016a and it can apply to predict someting based on time series.)