神经网络模型预测控制器
本研究针对神经网络在预测控制模型中的应用进行了仿真研究。通过搭建神经网络模型并进行训练,得到了较好的预测效果。同时,采用控制仿真软件进行模型验证,结果表明神经网络预测控制模型在实际应用中具有较高的精度
采用基于时间线的LSTM神经网络模型,实现了对股票价格和多地天气的温湿度数据的准确预测。该资源已经经过验证,用户只需替换数据集文件data.csv,即可简单上手操作。
该压缩文件包含了基于MATLAB的单层竞争神经网络患者癌症发病预测模型代码。
使用Matlab实现的BP神经网络预测模型,该模型是一个简单而经典的例子。BP神经网络是一种常见的人工神经网络类型,它可以用于各种预测任务。通过对该实例的学习和理解,您可以深入了解神经网络的基本原理和
基于灰色系统和人工神经网络的负荷预测综合模型,方静,李新炜,灰色系统、人工神经网络作为行之有效的负荷预测工具有着各自的优缺点,本文通过研究两者的互补性,分析了两者的结合方式,给出了
采用BP神经网络对150组股票交易数据进行拟合,拟合精度较好。
基于人工神经网络的非线性回归预测模型的研究
人工神经网络模型在灌溉发展需求预测中的应用,于舒野,,本文将计算机人工神经网络理论引入灌溉宏观发展战略研究领域,以各“五年”计划期末全国粮食总产与影响因子集为训练样本,建立了
基于新参数记忆梯度法的人工神经网络,李鹏,胡伟利,人工神经网络近年比较流行的解决非线性问题的研究方法。BP模型是其中应用较为广泛的一种,主要通过前向与反向学习训练,达到模拟�
