光伏出力预测的神经网络优化

循环神经网络的python应用代码。可参考。但注释较少，适合一定基础的，下载时请慎重。

一款用matlab实现的BP神经网络程序，可以用于解决对股票的多个指标的预测。

变形预测的GMDH神经网络方法，谷川，，本文提出采用一种新的变形预测方法，即GMDH神经网络预测方法。将该方法运用到变形预测的实践中进行短期以及长期预测，并且将预测�

MATLAB案例：SVM神经网络的数据分类预测

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

随着分布式光伏的发展以及电动汽车的接入对配电网的影响,传统的空间负荷预测已经不能满足要求,因此本文提出了考虑光伏出力以及电动汽车接入的空间负荷预测方法。首先基于LSSVM与负荷密度指标法预测传统空间负

神经网络-几种优化函数

以多项式函数作为神经元的激活函数,结合矩阵伪逆的思想预先确定网络权值,并利用区间折半搜寻法自动优化隐层神经元数。通过对Hermit函数的仿真,充分显示了综合优化神经网络算法对函数具有较好的逼近。

一个很经典的算法，很好的例子，大家共同来学习吧

主要是对神经网络的各权值进行优化，其优化算法是遗传算法。