搜索资源列表
2nsq
- 神经元个数netcount：参数netcount控制着预测模型的输入，也就是神经网络模型的输入层神经元个数。 隐藏节点数hiddencount：参数hiddencount控制着神经网络模型的隐藏节点的个数。 检验组数目：模型训练玩完后，需要用几组数据对模型的预测效果进行检验。
RBFTimer
- 该程序为自己编写的简单例程，程序建立了神经网络模型，输入样本，并进行训练，输入检验样本即可得到输出，为神经网络初学者提供帮助。-The program, prepared for their own simple routines, procedures to establish a neural network model, enter the sample, and training, input output samples can be obtained for the neural n
ANN_andGA_in_the_Multi-sediment_Flood_Forecasting.
- 作者采用具有高度非线性识别能力的人工神经网络与遗传算法相结合的方法，探讨了建立智能预报模型的基本方法，进一步对如何提高预报精度的问题进行了研究，并结合黄河洪水预报实例检验了神经网络模型的可行性。-The author used to identify the capacity of highly non-linear artificial neural network combining with genetic algorithm approach to explore the establi
huitu1
- 基于VC++的模糊控制汽车倒车仿真 介绍了基于VC++的模糊控制汽车倒车的仿真系统设计及实现过程，在建立汽车倒车数学模型的基础上，通过VC++编写模糊控制程序，并通过微软基础类（MFC）设计仿真界面，使汽车在倒车时的状态及其运动轨迹能够动态的显示。在仿真软件设计中，汽车倒车模型与控制器采用模块化设计方法，具有一定的通用性，易于扩展。通过该仿真系统可以找到汽车倒车的“死区”范围，检验并改进控制算法。实验表明用模糊控制方法控制汽车倒车，汽车运动轨迹圆滑，倒车准确，具有很好的鲁棒性。-The Si
ARIMA-model-algorithm
- 在目前统计预测中，存在着非平稳序列分析效果差、多步预测误差较大、缺 乏系统的软件实现等问题。本文针对该类问题进行研究，提出了NARIMA方法， 该方法以ARIMA模型为基础，有效结合了游程平稳检验方法、差分平稳处理方法 、线性最小方差预测算法等，解决了传统统计预测方法中存在的上述问题 -In the current statistical forecast, there is a differential effect of non-stationary sequence ana
Apso-bp-Rainfall
- 降水短期气候预测是一个非常复杂、重要的研究课题。为了提高其预测能力，拟采用1959—2011 年逐月74 项大气环流特征量序列、月平均500 hPa 高度场和月平均海温场，选取预测因子；用主分量分析方法提取样本数据中主要信息为综合因子。用粒子群优化人工神经网络方法，建立宣城市夏季降水短期气候预测模型。对2007—2011 年宣城市夏季降水预报检验结果表明，粒子群优化人工神经网络收敛速度快，迭代次数少；试报平均绝对误差是66.5 mm，绝对值平均相对误差10.5 ，预测精度高，具有很好的应用推广前
RBFpredict
- 本程序为采用RBF神经网络对已有系列数据进行拟合并结合得到的网络做预测，检验模型的精确性-The procedures for the use of RBF neural network has been proposed merger series data obtained by combining the networks to make predictions, test the model' s accuracy
gray-predict
- 游需求分析婶予促进我目各地区的经济发展和文化交流都有着重要的意叉。由于旅游行业的。小样本，膏信息，不确定”性， 旅游市场可以看做是一个巨大的灰色系统。皋文竹对旅游需求同题进行了详细的研完，提出了基于灰色表镜理论的多元数学预测模型GM (1，N)．合理分析诸多因素对旅游需求的综合影响，可以很好的解决此奏问题。同时。以北京地区旅游需求发展为倒，根据北京市旅游局平 的历年旅游统计数据，确定影响游客人数的因素并对其合理量化，应用GM(1，N)模型对最地的旅游需求进行预潮．井通过残盖检验，后戎
PSO--GM
- PSO 优化的灰度预测模型，可以预测累加类数据、且有拟合检验-PSO optimization of gray prediction model can predict the type of data accumulated, and there fit test
shenjingwangluo
- 这个程序用神经网络建立数学模型，检验两者的匹配性(A mathematical model is established by neural network to test the matching property)