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基于循环神经网络的系统负载预测，闫献龙，李静林，在应用性能管理系统中，系统未来的负载情况对运维调度有重要的指导意义。在云计算环境下，弹性伸缩计算能力为调整系统规模提供了
针对时间序列问题，提出了一个变窗口神经网络集成预测模型。利用自相关分析方法挖掘时间序列本身蕴涵的变化特性，并利用这些变化特性构造差异度较大的个体神经网络。变窗口集成预测模型在应用于时间序列预测的同时，
分别使用基于滑动窗口的VLRBP神经网络模型和基于C-C相空间重构的VLRBP神经网络模型及ARIMA-GARCH模型对欧元汇率时间序列建模和预测，通过比较发现基于C-C相空间重构的VLRBP神经网络
黄金价格受多种因素影响，具有高度的非线性和随机特征。一些传统的预测方法过分强调线性关系，而另一些则忽略了价格随机性。预测误差相对较大。因此，提出了一种基于主成分分析（PCA）和遗传算法（GA）的BP神
有关小波神经网络的文章-新型神经网络的发展及其应用.pdf我收集的最新的几篇小波神经网络的文章，大家共享小波神经网络初始值的选择.pdf【摘要】小波神经网络参数初始值影响着网络收敛速度的快慢，甚至关系
小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测matlab程序
神经网络组合预测研究,牛东晓,赵晓坤,在单一预测不能满足精度要求的情况下,组合预测通常是首选方法。传统的组合方法之外,用神经网络进行组合预测,效果更佳。文中以
为提升轴承故障诊断的准确度及信号的处理能力，针对小波分析在轴承局部损伤诊断中的紧支性特点，研究了正交紧支撑函数的构建方法，以小波多分辨分析法和多元时间序列分析为基础，构建出小波神经网络，并对模型中的权
研究论文-基于小波变换和混合神经网络的图像压缩算法
为了提高语音端点检测效果，将小波分析和神经网络相融合，提出一种基于小波神经网络的语音端点检测算法（WA-PCA-RBF）。利用小波分析提取语音信号的特征向量，采用主成分分析法选择语音信号特征，消除冗余
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