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Back propagation neural networks and its Application: Time-Series Forecasting Prediction of the Annual Number of Sunspots
-Back propagation neural networks and its Application : Time-Series Forecasting Prediction of the Annual Number of Sunspots
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本文分析小波神经网络的特点重点研究在电力负荷预测中连续小波神经网络与BP神经网络相比具有的优缺点对认识和应用小波神经网络具有重要意义算例表明在网络结构相同的情况下连续小波神经网络比BP神经网络具有更高的预测精度-wavelet analysis of this neural network research focused on the characteristics of the power load forecasting continuous wavelet neural network
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matlab，时间序列，神经网络，预测，控制,matlab, time series, neural networks, prediction, control
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神经网络实现电力预测，bP神经网络，共轭梯度算法。-Neural network prediction of electricity, bP neural networks, conjugate gradient algorithm.
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以某区水文数据为例，在matlab7中构建BP神经网络，进行仿真预测。-Hydrological data in a certain district, for example, in matlab7 Building BP neural networks, simulation prediction.
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利用线性神经网络对某一正弦信号进行线性预测。利用函数newlind设计线性神经网络，
在已知正弦信号过去5个值得情况下，预测其将来值。
定义需要的信号，共持续5s，采样频率40Hz-Using linear neural network to a sinusoidal signal for linear prediction. Newlind design using a linear function of neural networks, known sinusoidal
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针对 深 人 基础I程施1_的特点，围绕深基坑}_程自身的稳定性和环境岩十}，程问题这一突出
的技术难题。对于日益加人、加深的岩十}程问题，传统的研究方法中存在着“参数给不准”和
“模型给不准”两个主要困惑，它们已经成为制约岩}月程发展的瓶颈。这就需要另辟蹊径，实
现思维方式的变革，引入其他相关学科的最新成果，诸如智能神经网络、模糊数学理论、遗传算
法等软科学方法，来研究深大基础}_程施}_变形的钾能预测与控制方法。本文对地卜}程施!_过
程中的稳定性和安全性进行了较系统的分
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BP神经网络源程序（程序是在VC++6.0环境下编译的，在低版本编译可能会出现错误！）
程序文件说明：
1、界面程序：wuzhou11.*
2、BP神经网络训练程序：LearnDlg.*
3、BP神经网络预报程序：ForecastDlg.*
4、BP神经网络说明程序：text.txt
5、测试范例：ldlqw11.*
.nna 训练样本文件
.nnb 测试文件
.par 训练控制参数
.nnr 训练误差文件
.out 测试结果文件
.wgt 网络
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为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值， 白适应地生
成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权 主。 SVR—NN有很
好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN
应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的
理论和应用价值。-Ab
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由于人工神经网络具有大规模并行信息处理，良好的自适应与自学习
等许多特点，因此利用神经网络解决复杂非线性动态系统的预测问题就有了一条新的可能途径
-As massively parallel artificial neural network information processing, a good adaptive and self-learning and many other features, the use of neural networks to solve compl
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Application of Neural Networks in Wind Power
(Generation) Prediction
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基于人工神经网络技术解决诸如人脸识别等模式识别问题，提供了一些快速算法，适用于应用和研究。-In this book, we concentrate on statistical and computational ques-
tions associated with the use of rich function classes, such as artificial
neural networks, for pattern recognition and prediction p
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使用人工神经网络，将样本输入网络后，进行预测。绘制预报曲线，地上管网急修作业类型-The use of artificial neural networks, the sample input network, to predict. Prediction curve drawn, the type of ground pipeline emergency repair work
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Multi-step-prediction of chaotic time series based
on co-evolutionary recurrent neural network
协同进化递归神经网络的多步混沌时间序列预测-This paper proposes a co-evolutionary recurrent neural network (CERNN) for the multi-step-prediction of chaotic
time series, it
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基于灰色神经网络的股指预测方法研究，使用灰色关联分析和神经网络结合对股票价格进行预测-Index based on gray neural network prediction method, using the gray relational analysis and neural networks to predict the stock price
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本程序能够运用神经网络进行时间预测，该程序直接可用，测试样本和训练样本都包含在内。-This procedure can be time prediction using neural networks, the program directly available, the test sample and training samples are included.
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基于Matlab开发的BP神经网络系统预测和参数辨识程序，程序简单方便易学-neural networks prediction
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Using artificial neural networks for time series prediction.
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利用matlab实现了神经网络元网络算法，实现了预测-Using matlab realize the neural network algorithm network, to achieve a prediction
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基于AlexNet网络模型的单幅彩色图的深度估计，在NYU Depth 数据集，Make3D 数据集，KITTI 数据集经过测试效果很好，只是本次上传由于大小限制，压缩包不包括数据集，读者可自行下载数据集进行训练！(Based on the AlexNet network model, the depth estimation of a single color map, in the NYU Depth dataset, Make3D dataset, KITTI dataset ha
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