基于BP_Adaboost的股票指数预测模型

为了寻求基于多个常规物理参数间接得到土变形参数的途径，根据几个实际工程中的土工试验数据，利用BP神经网络方法对土压缩指数进行预测。选取土塑性指数、含水量、孔隙比、密度这4个常规物理参数作为影响土压缩指

基于Keras的神经网络的股票价格预测，实测有效。也是根据人家分享的总结的

WebStock预测 此项目是基于django的Web应用程序。它能指定指定范围内公司(此处为10个)的历史股票数据与未来某段时间的预测数据以及该股票的一些评价指标。 的一种LSTM神经网络模型。 目

利用长短期记忆网络 (LSTM) 对历史股票数据进行分析，可以预测未来股票的收盘价格。LSTM 网络擅长处理时间序列数据，能够捕捉到股票价格波动中的长期依赖关系，从而提高预测的准确性。

矿山排土场滑坡的过程是一个动态、大延迟、高度非线性的特性问题,影响矿山排土场滑坡的因素众多,各个特性指标间相互影响,关于排土场滑坡预警并没有严格的划分标准。对此,提出一种自适应提升算法(Adaptiv

BP neural network stock index prediction model

本文件功能：用BP神经网络预测温湿度。本次仿真，预测模型为8*8*8*1，输入数据为359天数据（一个小时测一个数据，一天数据为24）。其中350天数据做训练样本，用来训练BP网络模型的权值和阈值，

BP 神经网络结构及算法 1986年Rumelhart和McCelland领导的科学家小组在Parallel Distributed Processing 一书中对具有非线性连续转移函数的多层前馈网络

运用BP神经网络对风资源进行预测,里面有样本,也有预测结果。

反向传播(BP)神经网络的回归预测广泛应用于连续值预测，遵循以下步骤实现：1. 数据准备：收集输入特征和目标值。2. 网络设计：选择BP网络结构，包括节点数、层数和激活函数。3. 数据预处理：归一化或