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基于Delphi和Matlab的混合编程方法在交通流量估算中的应用
- 介绍了一种基于组件对象模型（COM）的Delphi与Matlab混合编程方法。在交通流量估算中充分利用两者各自的编程优势，大大提高了预测未来交通流量的水平和效率。
线性预测及其MATLAB实现
- 线性预测及其MATLAB实现，论文资料，PDF文件
数据统计与预测模型与MATLAB实现
- 数据统计与预测模型与MATLAB实现
基于RBD的民航客运预测及MATLAB的实现
- ：基于统计学原理的传统的民航客运量预测方法难以预测动态数据的内在结构和复杂特 性。为了提高民航客运量预测的准确性，利用人工神经网络对非线性系统的函数所具有的以任意精度逼近的良好特性，选用RBF 神经网络为模型并利用MATLAB 编程实现了对民航客运量的准确预测。本文介绍了RBF 神经网络MATLAB 的相关知识，并以民航客运量的1978 年至2007 年的实际数据为例进行RBF 神经网络的训练与测试，实验结果表明，将RBF神经网络与MATLAB 结合运用在民航客运量预测中具有可行性，预测精度更高
GARCH-Matlab
- 基于GARCH的预测例程，对解决存在异方差的时间序列很好。-GARCH forecasts based on routine, there is heteroscedasticity in solving the time series well.
gl
- 基于关联规则的股票时间序列趋势预测研究 硕士毕业论文-Based on Association Rules Stock Market Time Series Prediction Research Master Thesis
bp
- 本书涉及的研究方法主要应用于油田生产的实际工作中，包括一般储层参数预测、薄互油藏参数预测、火山岩储层参数预测和储层随机模拟等问题，同时还涉及了石油工业中的油管缺损检测、海底输油管道腐蚀检测等应用问题，对污水处理絮凝过程的智能优化控制及移动机器人的全局和局部路径规划等问题的应用也进行了一定的研究。-Book of research methods involved are mainly used in oil field production of practical work, includi
WindPowerForecastingusingFuzzyNeuralNetworks
- 运用神经网络预测风速，并提出算法，最后作出比较，说明神经网络是预测的良好模型-The use of neural network to predict wind speed, and algorithm, and finally make a comparison on neural network model is a good forecast
untitled1
- DPCM,由于语音信号的相邻抽样点之间有一定的幅度关联性，所以，可根据以前时刻的样值来预测现时刻的样值，只要传预测值和实际值之差，而不需要每个样值都传输。这种方法就是预测编码。-DPCM, as a result of voice signals between adjacent sampling rate of a certain relevance, we can kind of time based on previous values to predict the kind of val
xindeDMC
- :针对时滞系统的特点和采用神经网络单值预测控制存在的不足,提出了多步超前预测与补偿的控制算 法,有效地增加了控制力度,改善了动态性能,并论述了增加的预测与补偿步数与稳定的关系 -With regards to the characteristics of time-delay system and the weakness of single predictive control, this pa- per puts forward a control scheme of multi
yuce
- 动态矩阵的预测控制源程序，可以实现预测控制中的模型预测和优化算法。- this pa- per puts forward a control scheme of multi-step-ahead prediction and compensation, which increases control power effectively, and improves dynamic characteristics ofthe system. The paper also discusses
xx
- 多变量混沌时间序列预测及其在股票市场中的应用 硕士论文-Multivariate Chaotic Time Series Prediction and Its Application in the stock market in the master' s thesis
Matlabmarkov
- 利用Matlab实现马尔科夫预测,《计量地理学》（徐建华，华东师范大学）实习指导-matlab markov
ADPF
- 基于统计决策规则提出自适应采样数粒子滤波算法, 在定义综合性能风险函数的基础, 推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系式, 使得在跟踪过程中, 可以根据目标的机动情况在线调节粒子数, 以使跟踪性能 达到最优。在Matlab仿真平台下进行了闪烁噪声下的机动目标跟踪实验, 结果表明, 自适应采样数粒子滤波算法是一种有效的机动目标跟踪方法, 跟踪性能较基本粒子滤波算法提高了3.17倍。-Based on statistical decision rules of the number of adap
b-
- 人工神经网络\神经网络的程序和训练数据 股票预测-Artificial Neural Networks \ neural network stock prediction programs and training data
matlab
- 一个关于，神经网络预测投资对GPD的影响的实例-A neural network to predict, the influence of GPD investment
hundunchengxu
- 本文是一个混沌工具箱，可以实现混沌预测算法，使用时粘贴到matlab中既可以运行。-This is a chaotic toolbox, can achieve chaos prediction algorithm, when used in either paste it into matlab to run.
无人驾驶车辆模型预测控制
- 本书主要介绍模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆路径规划与跟踪控制方面的基础应用技术。由于模型预测控制理论数学抽象特点明显，初涉者往往需要较长时间的探索才能真正理解和掌握，进一步应用到具体研究，则需要更长的过程。本书详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合路径规划与跟踪实例给出了Matlab仿真代码和详细仿真步骤，并且融入了研究团队在本领域的研究成果。
无人驾驶车辆模型预测控制_13585781
- 《无人驾驶模型预测控制》由北京理工大学陈慧岩教授团队编著，详细介绍了应用模型预测控制理论进行无人驾驶车辆控制的基础方法，结合运动规划与跟踪实例详细说明了预测模型建立、方法优化、约束处理和反馈校正的方法，给出了Matlab仿真代码和详细图解仿真步骤。 对照原书可更方便/快速的学习代码(The prediction control of driverless model is compiled by Professor Chen Huiyan of Beijing University of tec
无人驾驶车辆模型预测控制包括代码
- 无人驾驶车辆模型预测控制PDF版+原书代码 清晰，经典书籍，具有非常好的参考价值，适合初学MPC的研究者 本书主要介绍模型预测控制理论与方法在无人驾驶车辆运动规划与跟踪控制中的应用。(model Predictive control for self-driving vehicles Clear, classic books, with very good reference value, suitable for beginners of MPC researchers This bo