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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，
神经网络分类符号回归等
- 神经网络分类符号回归等
SVM_SteveGunn.rar 支持向量机的程序
- 支持向量机的程序，可以进行分类和回归，效果比神经网络好，没有维数灾难的问题，是比较好的建模方法。,Support vector machine procedures can be carried out the classification and regression, the effect better than the neural network, there is no dimension disaster problem, it is more good modeling metho
SVM_luzhenbo
- BP神经网络用于分类与回归 1、NeuralNetwork_BP_Classification.m - 分类 2、NeuralNetwork_BP_Regression.m - 回归 -BP neural network for classification and regression 1, NeuralNetwork_BP_Classification.m- Category 2, NeuralNetwork_BP_Regression.m- Regression
NeuralNetwork_BP
- BP网络的应用： BP神经网络用于分类与回归， 使用matlab打开-Application of BP Network: BP neural network for classification and regression, the use of matlab to open
GRNNhuoyun
- 基于广义回归神经网络的货运量预测的源代码，可以直接编译运行。并且里面有详细的代码注释。-Generalized regression neural network based on the PCF s source code, you can direct the compiler to run. And there are detailed notes of the code.
RegrToolbox
- 基于多元线性回归、偏最小二乘、神经网络、卡尔漫滤波、径向基网络、主成分分析等等的程序。可用于建模和预测。-Based on multiple linear regression, partial least squares, neural networks, Carl diffuse filtering, radial basis networks, and so on principal component analysis procedure. Can be used for modelin
NeuralNetwork_BP
- BP神经网络用于分类与回归 ,非常好用，强烈建议下-BP neural network for classification and regression
NeuralNetwork_RBF
- RBF神经网络用于分类与回归，非常实用，强烈建议下载-RBF neural network for classification and regression, very practical, it is strongly recommended to download
NeuralNetwork_BP
- BP神经网络用于分类与回归的matlab源码 注释很详细-1、NeuralNetwork_BP_Classification.m- 分类 2、NeuralNetwork_BP_Regression.m- 回归
genetic
- 目前公认最好的神经网络工具箱，学习性能非常好，是机器学习及人工智能，自动控制，拟合，回归预测的好工具-Currently accepted best neural network toolbox, learning performance was very good machine learning and artificial intelligence, automatic control, fit, return a good tool for forecasting
ForecastingpopIllafionbasedOnsupportvectorintellig
- 要建立一个有效的支持向量回归(SVR)模型，支持向量回归的3个参数c，y，占丛须预先设定。提出一种新型的遗传算 法一智能遗传算法(IGA)对支持向量回归进行参数调节，以达到寻找最优参数的目的，然后和支持向量回归结合得到一种新的 IGASVR模型，并应用于城市人口预测。最后，将提出的方法与标准SVR模型和BP神经网络模型进行比较，所得结果表明，该模 型训练速度快，并且有较高预测精度，是一种有效的人口预测方法。-To build an effective SVR model，SVR’8
RBF网络的回归-非线性函数回归的实现
- 利用RBF神经网络对非线性函数进行回归分析(The nonlinear function is regressed by RBF neural network)
GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测
- GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测(Prediction of GRNN data based on generalized regression neural network for freight volume prediction)
SVM神经网络的信息粒化时序回归预测
- SVM神经网络的信息粒化时序回归预测,人工智能算法(Time series regression prediction of information granulation based on SVM neural network)
小波神经网络
- 神经网络做回归预测,3层小波包结合在一起做预测(network regress prediction)
Matlabbp神经网络
- bp神经网络，可以用于预测与回归，效果比较好，注意训练次数(BP Neural network algorithm)
RBF神经网络回归模型
- RBF神经网络的一个回归模型，希望对大家有所帮助(RBF neural network regression model, we hope to help everyone.)
SOM_BP
- BP神经网络进行回归预测分析，从表格中读取数据，进行时间序列分析的预测回归(Regression analysis of BP neural network)
code
- 利用神经网络模型对目标变量进行回归预测，快速，高效，可调参。(Using neural network model to predict the target variables, fast, efficient, adjustable parameters.)