基于MATLAB的神经网络在股市预测中的应用

BP神经网络有良好的鲁棒性，在模型拟合，预测方面都能起到理想的效果，是建模的的热门方法。

神经网络在处理非线性问题方面有着别的方法无法比拟的优势，而预测控制对于具有约束的卡边操作问题具有非常好的针对性，因此将神经网络与预测控制相结合，发挥各自的优势，对非线性、时变、强约束、大滞后工业过程的

由已知的原始数据进行预测未来数据亲测有效，个人在做这方面的课题

对神经网络技术应用于数据挖掘算法进行了分析,对算法模型以及实现进行了探讨,有效的利用了神经网络具有分析处理数据以及相应的记忆、学习能力,将该方法应用于数据挖掘过程中,通过对煤矿选煤过程中的原煤灰以及精

应用模糊预测控制逻辑推理性能提出神经网络模糊预测控制解决发酵控制

文章详细论述了利用MATLAB 神经网络工具箱设计BP 网络的方法和步骤。根据需要调用相关程序,从而避免了 编写复杂而庞大的算法程序。

在MATLAB神经网络的众多案例分析中，Elman神经网络被应用于数据预测领域，特别是电力负荷预测模型的研究。Elman神经网络以其适用于时序数据处理的能力而闻名，对于电力负荷的准确预测具有重要意义。

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在论述RBF径向基神经网络基本理论的基础上,给出利用MATLAB神经网络工具箱开发RBF网络的主要函数,并应用于函数逼近的设计及仿真。

该论文主要讨论了基于matlab的bp神经网络应用，介绍了神经网络在解决复杂问题中的应用。通过实验验证了该神经网络在数据处理和模式识别方面的有效性。