小波神经网络的时间序列预测代码
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针对矿区供热负荷强非线性、难以建立精确数学模型等特点,提出了采用小波神经网络进行负荷预测的方法。为了克服小波神经网络易于陷入局部最小、收敛速度慢等问题,采用全局搜索能力强、收敛速度快的扩展蚁群算法对小
针对现阶段城市道路交通流预测精度不高的局限性,提出了一种基于差分自回归滑动平均( ARIMA) 和小波神经.网络( WNN) 组合模型的预测方法来进行交通流预测。利用差分自回归滑动平均模型良好的线性拟
门控循环单元是循环神经网络LSTM的一种变体,通常用于时间序列的预测。与LSTM的门机制相比较,GRU模型更简单,只有两个门,分别是更新门、重置门
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% 学习速率的调整 if derros(n)=kkk*derros(n-1) studyspace(1,n)=betat*studyspace(1,n-1); end for j=1:HN wincr
短期电网负荷预测是电网安全运行和经济调度的基础。现有预测方法存在对节假日预测不准确,不利于系统化等问题。根据短期负荷周期性变化的特点,创造性地提出双时间序列神经网络模型。同时为了克服实际温度数据缺失问
基于神经网络和混沌时间序列算法的大气能见度预测
深度学习、人工智能、小波神经网络，初步可运行有数据，不用自已编数据，可修改，调通的网上的代码，请多指教，仅供交流学习
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