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雷达数据预测
- 雷达数据预测，包括航迹仿真、卡尔曼滤波等 -radar data projections, including track simulation, Kalman filtering
预测
- 数据预测算法，主要是一元n次方程的回归预测实现。* 预测分析--本算法只适用于有明显线性趋势的数据 * 默认为一元二次曲线方程法 * * 本程序主要涉及有两个算法 * 1．用最小二乘原理找到线性方程组的系数和常数。 * 2．解线性方程组 * 本程序在解线性方程组中，由于考虑到收敛性问题未采用迭代法，而是采用Gauss-Jordan消去法来解决。-data prediction algorithm is mainly one yuan n equation forecast to achieve
SVM数据分类预测
- 包含程序和试验数据，已进行MATLAB试运行。可以实现支持向量机对数据进行分类的功能。并进行了案例扩展，讨论了数据归一化对支持向量机的分类结果的影响，讨论了核函数对分类结果的影响。
chaos-predict
- 基于混沌理论进行数据预测的程序，欢迎需要的朋友参考下载，并提出修改意见-Data based on chaos theory prediction procedures, please refer to the need for friends to download, and put forward amendments
phase.2.1.1.source.tar
- 预测单倍型根据基因型数据,根据已经知道的数据,预测未知的数据- The program PHASE implements methods for estimating haplotypes from population genotype data described in Stephens, M., and Donnelly, P. (2003). A comparison of Bayesian methods for haplotype reconstruction from p
496876399457457454534
- 粒子滤波技术在非线性、非高斯系统表现出来的优越性，决定了它的应用范围非常广泛。另外，粒子滤波器的多模态处理能力，也是它应用广泛有原因之一。国际上，粒子滤波已被应用于各个领域。在经济学领域，它被应用在经济数据预测；在军事领域已经被应用于雷达跟踪空中飞行物，空对空、空对地的被动式跟踪；在交通管制领域它被应用在对车或人视频监控；它还用于机器人的全局定位。 -Particle filter technology in the non-linear, non-Gaussian system demon
GM11
- 灰色系统预测模型，能够通过少量数据预测将来变化趋势。-Grey system prediction model can predict the future by a small amount of data trends.
bp-code
- 利用BP神经网络进行数据预测，得到均方误差，并画出预测数据和原数据的对比图。-BP neural network for data, forecasts, get the mean square error, and forecast data and raw data to draw the comparison chart.
大数据
- BP—ANN神经网络matlab源代码，主要用于数据预测，图像分类等，分为3层，输入层，输出和隐含层(BP - ANN neural network matlab source code, mainly used for data prediction, image classification and so on, divided into 3 layers, input layer, output and hidden layer)
GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测
- GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测(Prediction of GRNN data based on generalized regression neural network for freight volume prediction)
Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究
- Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究(Data forecasting based on Elman neural network model of power load forecasting)
灰色预测
- 进行实际数据预测与分析，有源程序和特定程序的对比(Prediction and analysis of real data, comparison of active program and specific program)
40节点预测
- 利用人工智能RNN进行数据预测分析，效果还可以(Using artificial intelligence RNN to carry out data prediction and analysis, the effect is also possible.)
BP神经网络预测激光焊接数据
- 建立BP神经网络拟合曲面，实现激光焊接数据的预测(BP neural network mainly through 4 steps in the implementation of MATLAB, read file setting parameters, create a BP network, neural network training, neural network simulation. After the program, some basic parameters are set
ELM预测
- 给出了一种极限学习机（elm)算法，并用汽油近红外光谱辛烷值数据集对ELM网络进行训练，最后用ELM对汽油辛烷值进行预测，并对预测结果进行评价。文件内含ELM工具箱，可直接在MATLAB运行。(An extreme learning machine (elm) algorithm is presented, and the ELM network is trained with the data set of gasoline near infrared spectroscopy octane
29 基于贝叶斯Bayes的数据预测
- 贝叶斯算法应用于数据预测，可以应用于很多领域，如风速预测等。(Bayesian algorithm is applied to data prediction, and can be applied to many fields, such as wind speed prediction.)
BP神经网络股票预测
- 在600085这个数据表中，以XZSLX综合作为输入，以收盘价作为输出 以前595个数据作为训练样本，后100个数据作为实际输出。 通过训练数据建立模型，最终输出100个预测的股票收盘价。 将预测的收盘价和实际的收盘价进行对比并求取误差，从而判断所建立模型的准确性。 RBF神经网络调用newff函数实现。(In the data table of 600085, XZSLX synthesis is used as input and closing price as output. The
BP神经网络股票预测
- 分别采用BP网络和RBF网络进行数据预测 在600085这个数据表中，以XZSLX综合作为输入，以收盘价作为输出 以前595个数据作为训练样本，后100个数据作为实际输出。 通过训练数据建立模型，最终输出100个预测的股票收盘价。 将预测的收盘价和实际的收盘价进行对比并求取误差，从而判断所建立模型的准确性。 BP神经网络调用newff函数实现。(In the data table of 600085, XZSLX synthesis is used as input and closing pr
预测算法源代码
- 交通流预测 ;数据处理；数据去噪；数据融合。(Traffic flow prediction; data processing; data denoising; data fusion.)
基于BP神经网络的股票数据预测模型
- 采用了BP神经网络的算法能较好的预测股票收盘价的趋势(BP neural network algorithm is used to predict the trend of stock closing price)