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基于RBF神经网络的CPI预测
- 采用RBF神经网络的结构、特性和训练算法,根据CPI(消费者物价指数)与其影响因素之间存在的映射关系,应用神经 网络建立了多因素非线性时间序列预测模型。最后通过仿真实验和研究,把RBF神经网络与传统的BP网络预测结果进行比较,结果证明,该模型的预测精确度更高,结果令人满意。
基于动态神经网络的风电场输出功率预测
- 本文介绍动态神经网络进行风速时间序列的预测
AP1000冷腿段破口事故
- AP1000冷腿段破口事故,分析了事故现象以及时间序列
Modeling financial time-series with generative adversarial networks
- Takahashi,Chen,Tanaka-Ishii(2019)对抗网络(GAN)在金融时间序列中的应用