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Neural Network Logistic regression
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Feeder load balancing using GRNN ( general regression neural network )
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基于svm的一维信号的回归预测,精确度优于传统的神经网络方法-The one-dimensional signal based svm regression prediction accuracy is better than traditional neural network method
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描述了BP神经网络在回归分析中的应用研究,有比较详细的分析数据-Describes the application of BP neural network in the regression analysis, a more detailed analysis of data
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模糊神经网络可用于模糊回归、模糊控制器.-Fuzzy neural network can be used for fuzzy regression, fuzzy controller
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分析了支持向量回归机在能源需求预测中的优势,确定了输入向量集合和输出向量集合,建立了基于Matlab技术的SVR能源需求预测模型.对我国1985-2008年能源需求相关数据进行模拟与仿真,并对中国2010年和2020年能源需求量进行预测.研究结果表明:一是中国未来对能源的需求量逐渐增加,从2010年的330400万吨标准煤上升到2020年418320万吨标准煤,年均增长率为2.39%;二是在解决我国能源系统小样本.非线性及高维模式识别问题中SVR比BP神经网络等方法有更高的预测精度.-Suppo
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GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络的货运量预测-Prediction of GRNN data based on generalized regression neural network
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离散Hopfield神经网络的分类-高校科研能力评价-
Prediction of GRNN data based on generalized regression neural network
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