Stock predictive neural network
利用现最流行的神经网络模型,在数学建模中根据已有的数据通过学习进行预测
摘要:提出一种短期负荷预测算法,用于解决对未来能耗周期能源使用的预测问题。首先介绍短期负荷特点,分析短期负荷运行规律,并采用零相滤波器对原始负荷曲线进行预处理,相除奇异点。其次,介绍BP神经网络基本结
提出了基于Elman神经网络(简称ENN)的动态矩阵控制(简称DMC)算法,因为ENN可以表征动态非线性系统。 基本思想是通过ENN预测系统进一步输出,估计系统动态矩阵,然后执行动态矩阵控制算法。 该
对于在现代蜂窝网资源管理中,动态信道资源和能源效率控制技术的提升,很大程度依赖于早期精准的监测和对蜂窝基站流量的预测。分析基站流量数据,主要通过有效提取基站间隐含的时空信息进行流量预测。在本文中,我们
为了满足动力配煤数字化信息控制系统对配煤煤质在线预测的精度要求,利用E lman神经网络建立了动力配煤煤质预测模型.该预测模型综合学习了各煤质指标内部以及和配比的关系,能够根据各参配煤种的Mad,Aa
用自适应神经网络做预测.................................................
基于matlab编写的算法程序代码,无error,可直接运行,内有详细注释。本科生自学机器学习、人工智能、毕业设计必备代码,欢迎下载交流。
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bp神经网络变形预测源程序
