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基于MATLAB的BP神经网络预测系统的设计.pdf,关于BP神经网络的Matlab程序介绍
遗传算法优化BP网络(用于电力负荷预测预测）.
MATLAB神经网络在Elman神经网络的数据预测中展现出强大的应用能力，通过43个案例深入分析电力负荷预测模型。研究指出，神经网络在能源领域中具有广泛的应用前景，尤其在电力负荷预测方面发挥着关键作用
论文研究-基于改进粒子群-模糊神经网络的短期电力负荷预测.pdf, 为了提高短期电力负荷预测精度,提出了改进的粒子群-模糊
在介绍广义回归神经网络(GRNN)基本算法、网络结构及平滑参数确定方法的基础上,提出将误差序列的均方值作为网络性能的评价指标并采用最小误差对应的平滑参数,建立了GRNN的预测模型。提出了确定输入神经元
地震属性的优选是提高地震储层预测精度的必要手段,传统的BP(Back Propagation)神经网络算法存在收敛速度慢和易陷入局部极小值点的问题。而BFO(Bacterial Foraging Op
通过对综采工作面前方煤体支承压力分布规律基础上的分析,采用非线性理论分析的神经网络对综采工作面超前支承压力分布进行预测,选取开采深度、煤层采高、煤层倾角、工作面长度、煤体强度、岩层稳定性及覆岩结构7个
BP神经网络可以解决地表沉陷等非线性关系问题，为了更精确地进行地表沉陷变形预测，引入Adaboost算法对BP神经网络进行改进，并运用MatlabR2014a建立基于Adaboost的BP神经网络地表
用于继电器寿命预测，本文采用bp神经网络算法预测继电器的寿命，采用matlab仿真，将超程吸合时间作为输入
基于PSO优化BP神经网络的水质预测研究，高峰，冯民权，为快速准确预测河流水质，本文结合汾河实际监测数据，使用粒子群算法优化BP神经网络模型(PSO-BP)进行水质预测研究。通过灰色关联度�
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