神经网络预测方法在抑郁症针刺疗效研究中的应用探讨

基于改进递推预测误差神经网络算法的RBF神经网络PID控制方法，王银河，吴平景，针对工业控制中系统模型参数通常未知的特点，利用改进递推预测误差算法为基础的神经网络系统参数辨识方法，设计了RBF神经网络

以解决矿井瓦斯涌出量预测问题为研究目的,将模糊系统和人工神经网络有机结合起来,组成T-S模糊神经网络,利用遗传算法对网络中参数值进行优化,对淮南某煤矿进行试验并分析。结果表明预测模型正确可靠。

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。

利用神经网络进行负荷预测[1]是近些年 广泛使用的负荷预测方法,其优点是对大 构性、非精确性规律具有自适应功能,预测 是人工神经网络最有潜力的应用领域之一 用神经网络预测负荷的路由选择方法

交通冲突量的BP神经网络预测方法，李华成，李江，本文给出了一种用神经网络预测交通冲突的方法。交通冲突预测是进行交通事故预防和制定安全改善措施的有效手段之一，节约观测时间

论文研究-证券市场预测的神经网络方法.pdf, 首先讨论了证券市场的各种影响因素、预测分析方法和定量预测模型的选择。然后运用神经网络模型的非线性映射能力和学习联想能力，提出了证券市场预测的通用模型。最

基于BP神经网络方法的边坡地表沉降预测研究，孙维吉，郭嗣琮，露天开采地表变形受岩体力学性质、地质构造、岩体结构、地应力场、地下水，露天矿采剥、工程荷载条件、地震作用、气象条件及植被

为了解决盾构在复合地质掘进时滚刀磨损检测的难题,提出一种采用Elman神经网络预测盾构滚刀磨损状况的方法。利用滚刀换刀后正常磨损阶段的盾构掘进参数数据,建立Elman神经网络预测模型,根据依此模型得到

背景：青少年的抑郁症已被公认为全世界的公共卫生问题。 与大多数发展中国家一样，在尼日利亚，有必要对青少年抑郁症的流行病学进行更多研究，因为这将指导预防，诊断和治疗。 目的：该研究旨在确定尼日利亚西南部

使用卫生保健数据预测抑郁 作者:Vivienne DiFrancesco 可以在找到用于探索该项目中使用的数据的配套仪表板 该存储库的内容是对使用机器学习模型来预测使用医疗保健数据的人的抑郁症的分析。