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huiseyuce
- 灰色预测模型，使用非常方便，直接，没必要安装就可以用！
Predict
- 基于BP神经网络的方法建立预测模型，利用一组数据进行学习，预测将来
GM
- 该程序主要包括GM的模拟、预测、群模拟和群预测模型
基于协同转弯模型的机动目标预测算法
- 基于协同转弯模型的机动目标预测算法-model based on the synergy turning maneuvering target Prediction Algorithm
HosaToolbox
- 高阶统计量常用函数的源代码，以及其基本用法。其中包括参数模型高阶谱估计，线性预测模型，谐波恢复与DOA估计，非线性随机过程，wigner时频分析，时延估计等matlab源代码和一些基本用法。希望对大家有帮助！
20071149334796155
- dps破解灰色预测模型称为CM模型，G为grey的第一个字母，
lpc
- 语音识别中 提取特征值，且提供了预测模型，并附有对照图
canchagm
- 用matlab实现灰色序列残差预测模型GM（1，1）
greymodel
- 灰色预测模型在Matlab的语言编程(基于GM（1，1）模型)自己编的，很简单。就是为了当时处理数据方便。只是预测下一个数据，如果想得到更多的预测数据，可以在添加。
GMmatlab
- 灰色预测模型，可采用五个数据对相关性数据进行预测！
excelreader
- 经济分析软件的设计与实现 摘 要：经济预测在现代经济生活中的作用变的越来越重要。它是企业确定政策，进行决策和制定计划的依据；是提高经营管理水平、改善计划工作的重要内容。该系统以某一燃气公司2001-2005年的历史数据信息为基础。它实现对公司的历史经营、客户发展状况进行统计和分析，然后根据分析结果采用合适的经济数学方法对历史数据作运算得出所需要的预测结果。本文首先对燃气公司的2001-2005年数据表中的历史数据作详细分析；其次，结合统计数学的知识，对现有的各种经济预测方法做深入的理解
2nsq
- 神经元个数netcount：参数netcount控制着预测模型的输入，也就是神经网络模型的输入层神经元个数。 隐藏节点数hiddencount：参数hiddencount控制着神经网络模型的隐藏节点的个数。 检验组数目：模型训练玩完后，需要用几组数据对模型的预测效果进行检验。
mynn_fuzzy_control
- 基于神经网络预测模型的聚类自适应模糊控制器的设计及应用，文章介绍了一种新的控制器设计方法 很有收藏价值
huiguiclass
- 用于回归分析 模拟模型 适用于各种经济预测模型
gray_system
- 利用灰色系统进行预测的几篇好论文: BP神经网络_灰色系统联合模型预测软基沉降量 非线性时间序列神经网络预测方法的研究及应用 股票投资价值灰色马尔可夫预测 股票投资价值灰色系统模型及应用 灰色关联神经网络模型在股指预测中的应用 灰色理论与模型及在车辆拥有量预测中的应用 灰色神经网络交通事故预测比较 灰色神经网络预测模型的应用 灰色-神经网络综合预测模型
Avg_IncrRate
- 平均增长率预测模型、对数据增长率进行分析，并生成下一周期的预测值
shijianxulieyuceGP
- 本程序是基于matlab的时间序列预测模型GP源程序
afs1
- 人工鱼群算法（AFSA）是2002年李晓磊提出的基于鱼群行为的寻求全局最优 的新型搜索策略，该算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度。本文首次将 人工鱼群算法应用于人工神经网络的学习，形成了人工鱼群神经网络模型，通过与 BP算法、模拟退化算法、进化算法训练的人工神经网络进行比较，验证了人工鱼群 神经网络在全局寻优能力上的优势，进而利用人工鱼群神经网络进行电力系统短期 负荷预测，建立了人工鱼群神经网络预测模型。为了进一步提高算法的稳定性，以 及求得全局最优值的能力，文中
自适应神经网络在确定落煤残存瓦斯量中的应用
- 落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系。人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法。基于此,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究。结果表明,自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快 该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌
网络流量的混沌特性研究及网络流量预测算法研究
- 本文针对网络流量的混沌特性，介绍网络流量的相空间重构方法和参数确认的方 法，并通过简单的试验验证理论的可用性。 同时将小波变换和非线性动力学方法相结合研究网络流量的混沌特性，并改进相空 间重构方法。将混沌吸引子投影于小波滤波器向量所张的空间中，并充分利用了小波变 换的去噪优点，将小波变换与相空间重构结合，构建出一个新的重构模型，并用试验证 明其优越性。将小波神经网络混沌时间序列预测方法引入到网络流量预测中，给网络数 据流的预测方法都提供了行之有效的新方法。