搜索资源列表
结果分析演示系统
- 用BP神经网络程序模拟销售预测，能对销售数据进行时间序列预测，采用VC实现-BP neural network simulation sales forecasts, sales data can be right for time series prediction, using VC
销售预测系统源代码
- 销售预测系统，可以根据历史销售数据对未来的销售量进行有效预测，采用BP神经网络对预测模型进行训练，可以达到不错效果-sales forecasting system, based on historical sales data for the future effective sales forecasts, BP neural network model to predict the training, they can achieve good results
停车诱导系统中车位预测模型的研究
- 停车诱导系统中车位预测模型的研究 摘 要 研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题。首先提出墓于B P神经网络的车位占有预测模型， 同时将自适应 学习速率调整法和加入动量项方法用于改善基本B P神经网络， 优化了学习速率， 减少了训练过程的震荡趋势， 改善了网络的收效 隆。以此为基础实现了停车位的智能预测 0最后， 进行了多种方法比对实验
预测系统
- 灰色预测模型称为CM模型，G为grey的第一个字母，M为model的第一个字母。GM（1，1）表示一阶的，一个变量的微分方程型预测模型。GM（1，1）是一阶单序列的线性动态模型，主要用于时间序列预测。 一、GM（1，1）建模 设有数列 共有 个观察值 对 作累加生成，得到新的数列 ，其元素 （5-1） 有： 对数列 ，可建立预测模型的白化形式方程， （5-2） 式中： ——为待估计参数。分别称为发展灰数和内生控制灰数。设 为待估计参数向量 则 按最小二乘法求解， 有： （5-3） 式中： （5-
BP神经网络非线性系统建模
- 基于BP神经网络的非线性系统函数拟合算法,分为BP神经网络构建,BP神经网络训练和BP神经网络预测.
Greypre
- 灰色系统预测，灰色系统的预处理，关联度分析-Grey system prediction, gray system pretreatment, association analysis
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.
huisexitong
- 灰色系统改进累加预测 通过改变矩阵x实现不同原序列的灰色系统预测,nn表示预测个数-Gray predicted cumulative improvement achieved by changing the matrix of x different of the original sequence by Grey System Theory, nn predict that the number of
灰度系统
- 灰色系统理论模型，主要是借助灰色系统的相关理论，解决相关问题，最著名的就是预测(The grey system theory model mainly solves the related problems with the aid of the grey system theory. The most famous one is the prediction)
灰色系统理论matlab
- 关于灰色系统关联度，灰色预测模型的matlab小程序(Matlab small program for grey system correlation degree and grey prediction model)
灰色系统GM(1 ,1)的 MATLAB 实现及其应用
- 灰色 GM(1 ,1) 预测模型是灰色理论中的重要组成部分 ,也是主要的预测方法之一. 因此 , GM(1 ,1)模型的应用范围很广泛.,用 MATLAB 软件 实现了 GM(1 ,1)预测算法并给出了源代码.(Grey GM (1, 1) prediction model is an important part of grey theory, and it is also one of the main prediction methods. Therefore, GM (1, 1) mod
预测控制DMC算法matlab
- DMC：即动态矩阵控制（Dynamic Matrix Control）。是一种基于计算机控制的技术，它是一种增量算法，并基于系统的单位阶跃响应，适用于稳定的线性系统。系统的动态特性中具有纯滞后不影响该算法的直接应用。DMC的控制结构主要由预测模型、滚动优化、误差校正和闭环控制形式构成。(DMC: Dynamic Matrix Control. Is a computer-based technology, it is an incremental algorithm, and based on
神经网络预测客运量
- 采用神经网络，结合北京的各项数据，系统预测客运量变化情况，稍稍改参数便可以直接使用(Using neural network, combined with the data of Beijing, the system predicts the change of passenger volume, and it can be used directly with a slight modification of parameters.)
pso-svm电力负荷预测
- 电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分，也是电力系统经济运行的基础，其对电力系统规划和运行都极其重要。利用粒子群算法优化支持向量机更加高效准确预测电力负荷。(The power load forecasting is an important part of the power system planning, and it is also the basis of the economic operation of the power system. It is very important
模型预测控制
- 预测控制算法matlab仿真，采用的是二阶系统，本程序是动态矩阵控制的简单仿真(Predictive control algorithm, matlab simulation, USES a second order system, this procedure is a simple simulation of dynamic matrix control)
系统辨识及其MATLAB仿真
- 对动态系统辨识理论做了概括性的介绍，包含了常用的非参数系统辨识方法和参数辨识方法，并将神经网络人工智能算法应用到复杂系统参数识别，适用于系统控制、参数识别与数据预测等领域的学习。传统方法与现在智能算法都配有实例，每个代码文件都有详细注释。(This paper gives a general introduction to the dynamic system identification theory, including commonly used non-parametric system
RBF系统辨识
- 完成RBF系统辨识，对模型进行辨识，得到预测的输出值，这里用word形式把代码粘贴在里面了，自己手敲的，亲测好用(Complete the RBF system identification, identify the model and get the predicted output value. Here, the code is pasted in the form of word. It's easy to use by hand.)
BP神经网络负荷预测
- 采用BP神经网络对电力系统负荷进行预测，预测结果与实际结果的误差较小，可作为电力公司进行优化调度的依据。(BP neural network is used to predict the load of power system. The error between the predicted result and the actual result is small, which can be used as the basis for optimal dispatching of power
负荷预测
- 对电力系统的负荷进行预测用BP神经网络实现(BP neural network for forecasting power system load)
MATLAB人数统计系统[GUI界面，论文]
- 该课题为基于MATLAB的肤色的人数统计系统，以地铁车厢为实际背景，通过预测的方式，结合肤色统计人脸得到车厢人数，从而估计拥挤度，将结果反馈给车站里的视频，让乘客得知每节车厢的拥挤程度，从而合理分配车厢乘客，避免资源浪费和拥挤，本设计带有一个GUI交互界面。是一个人数统计类课题，该课题可以应用于教室人数统计，十字路口行人统计等等方面。(This topic is based on MATLAB skin color statistics system, with the subway car a