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基于BP神经网络的厦门楼盘走势预测
- 本文基于BP神经网络应用于预测的原理，提出预测步骤及预测可行性，探讨建立基于BP神经网络的预测模型的关键技术，包括样本的选取与预处理、输入输出变量的选取、隐层节点数的确定、初始权值和阈值的选取、激活函数、训练算法与参数的选取，最后建立合理的网络模型；结合住宅市场的实际情况，建立两类BP 神经网络预测模型：基于时间序列的趋势预测模型以及基于影响因素的回归预测模型，即分别采用神经网络趋势预测和回归预测的思路，把住宅市场的供给、需求与房价的历年数据以及其影响因素的数据分别作为学习样本，建立预测模型，
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
BPparame
- BP神经网络参数改进方法综述，对BP参数的研究-BP parame research,and give programe method
wxck
- 本文提出特征参数统计值的概念，即对连续的多段信 特征参数后，所求取的多组参数中各参数的最大值、最小值及二 以此作为输入参数，利用基于BP神经网络和决策理论的模式识 星统一载波测控体制中典型的调制方式进行了识别，包括2FSK )、4FSK、BPSK、QPSK、MSK、PM、CW-In this paper, the concept of characteristic parameters of statistics, that the letter of the continuou
Matlab--BP-neural-network-program
- 用matlab编BP神经网络预测程序，里面给出了程序的整体构架，应用时只需更改参数设置就可以，后面有应用实例和一些学习说明。-Matlab series of BP neural network prediction program, which gives the overall framework of the program, simply change the parameter settings when the application, followed by application
Intelligent-controller
- PID控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐，整定时需要控制对象的精确数学模型，而且整定往往是针对某一种具体工况进行的，缺乏自学习和自适应能力。模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点，具有函数逼近功能，具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计，借助于BP算法对局部性参数进行优化，将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程，构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器-Intelligent controller ba
Ecc
- 椭圆曲线参数，方便椭圆曲线取基点和阶，a,b的值免去不必要的运算。-Elliptic curve parameters to facilitate take bp and bands of the elliptic curve, a, the value of b to avoid unnecessary operation.
wzrh
- (1)针对在线计算量大这一缺陷，将预测控制中的柔化输出信号的思想推广到柔化输入信号，使得约束条件被简化为仅对当前控制量的约束，可以直接计算得出；同时该方法避免了求逆矩阵，大大减小了计算量，并能够保证控制算法的可行性和良好的控制性能。 (2)针对传统算法中设计参数整定困难这一缺点，应用基于BP神经网络变参数设计的广义预测控制算法，实现了对控制量柔化参数的在线调整。 (3)利用带有遗忘因子的最小二乘法对系统辨识。本文通过仿真发现该方法对于Hénon混沌系统并不完全适用，可考虑利用其他优化系统
神经网络极速学习方法研究
- 单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用，但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要，成为制约其发展的主要瓶颈。产生这种情况的两个主要原因是：（1）传统的误差反向传播方法(back propagation，BP)主要基于梯度下降的思想，需要多次迭代；（2）网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定。因此算法的计算量和搜索空间很大。针对以上问题，借鉴ELM的
matlab_newff
- matlab神经网络newff函数用来创建网络，为BP神经网络设置参数-newff is very important of BP.
wmrxc
- 具有丰富的参数选项,BP神经网络用于函数拟合与模式识别，计算两个矩阵之间的欧氏距离。- It has a wealth of parameter options, BP neural network function fitting and pattern recognition, Calculation of the Euclidean distance between the two matrices.