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介绍了SVM、BP神经网络和小波神经网络模型在股票预测中的应用研究。通过输入历史股票价格走势数据进行模型训练,并分别进行三个模型预测输出,最后通过均方误差、走势方向准确率和总盈利率三个指标分析比较三个
介绍了SOFM神经网络与BP神经网络,以李咀孜煤矿为例,分别利用SOFM网络与BP网络,针对地下水化学特征分别建立突水判别模型,实例结果表明:SOFM网络模型比BP网络模型具有更高的判别精度,更快的运
在我国煤炭行业,瓦斯事故是当前煤矿生产的主要灾害。大多数煤矿企业都已经或正在进行瓦斯等安全生产监测监控系统的建设,但由于现有系统的局限性,无法使安全生产监督管理部门及时掌握矿井的瓦斯情况,企业的领导及
在煤矿生产过程中存在着瓦斯涌出现象,严重威胁着煤矿的安全生产。瓦斯涌出检查在矿井设计、建设和开采作业过程中显得尤为重要。文章采用神经网络有效地对矿井瓦斯气量进行检测分析,利用分析结果进行准确预测。文中
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基于matlab的神经网络实现,并将其应用到股市预测当中
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