基于广义回归神经网络模型,对货运量进行预测。
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基于神经网络和混沌理论的短时交通流预测神经网络使用BPNN,混沌理论用于短时交通特征的预测模型
BP神经网络用于太阳黑子的预测,BP网络通过反向误差传播,可以调整学习的效率,学习的准确性。
神经网络预测方法的MATLAB仿真实现,可对周期数据进行精准预测
在python中应用,要求有opencv3.4,运行就可以看到检测效果图
一个径向基网络预测例程,在MATLAB7.0下编译通过,可作为新手参考资源
通过神经网络预测mnist
无迹卡尔曼滤波和神经网络相结合,对负荷进行预测。效果较好
MATLAB 神经网络预测示例代码和网络图。训练精度:0.99948,验证精度:0.99924,测试精度:0.99712,整体精度:0.99921。数据划分方式:随机;性能指标:均方误差;计算方式:M
基于python2.7
对交叉口交通流量预测学习,输入层分为南北流量、东西流量、最大流量、最小流量和总流量五层,输出为交叉口总流量,数据的输入输出隐层数量可以根据实际需求自行更改,
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