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人口预测模型
- 数学建模人口预测程序加例子，用马尔萨斯＋logistic做的(Mathematical modeling of population prediction program and examples, using Malthus + logistic)
BP神经网络负荷预测
- 采用BP神经网络对电力系统负荷进行预测，预测结果与实际结果的误差较小，可作为电力公司进行优化调度的依据。(BP neural network is used to predict the load of power system. The error between the predicted result and the actual result is small, which can be used as the basis for optimal dispatching of power
LSTM预测
- 可以用于LSTM预测，数据，和权重更新程序已上传(Can be used for LSTM prediction)
基于LSTM的航班乘客预测
- 负荷预测 可以修改数据集进行预测谢谢谢谢谢谢(prediction in power election)
人口预测
- 时间序列的人口预测，采用三次指数平滑，还有灰色预测，有数据提供参考。(The population forecast of time series adopts three exponential smoothing and grey forecast, which provides reference for data.)
负荷预测
- 对电力系统的负荷进行预测用BP神经网络实现(BP neural network for forecasting power system load)
BP神经网络负荷预测
- 基于神经网络对微电网进行负荷预测，并通过遗传算法进行改进(Based on neural network Load Forecasting)
神经网络预测
- BP神经网络做功率预测，建议有一定matlab基础有5000行数据(BP neural network for power prediction, it is recommended to have a certain matlab basis with 5000 lines of data)
MPC 模型预测控制matlab仿真程序
- 其中为MPC模型预测控制仿真程序，为m文件，包含了对模型预测控制的理解，有助于结合理论(MPC model predictive control simulation program, m file, contains the understanding of model predictive control, which is helpful to combine theory)
预测
- 实验股票预测，输入前一天数据，自动预测后一天的成交价，输入：开盘价，最高价，最低价，收盘价，成交量(Experimentation stock forecast, input the data of the previous day, automatically forecast the trading price of the next day, input: opening price, maximum price, minimum price, closing price, volume)
股票预测
- 采用三层BP神经网络结构，输入层神经元数为5，隐含层神经元数为3，输出层神经元数为1，使用MATLAB编写。 将所给数据按14：1分为训练样本集，和测试样本集，经测试及分析，预测误差为0.1700，误差较小。 网络训练好后，输入前一天的6组数据，即：最高价、最低价、开盘价、收盘价、成交量，就能自动预测出后一天的收盘价。(The structure of three-layer BP neural network is adopted. The number of neurons in the i
股票预测-最小二乘
- 采用最小二乘法进行MATLAB编写，开盘为输入，收盘为输出。1-600个数据为训练样本集，601-700为预测样本。先对数据进行标准化处理，再利用最小二乘法对模型进行预测，最后进行反标准化处理后输出。(The least square method is used to compile MATLAB. The opening is input and the closing is output. 1-600 data are training samples and 601-700 predic
BP神经网络股票预测
- 在600085这个数据表中，以XZSLX综合作为输入，以收盘价作为输出 以前595个数据作为训练样本，后100个数据作为实际输出。 通过训练数据建立模型，最终输出100个预测的股票收盘价。 将预测的收盘价和实际的收盘价进行对比并求取误差，从而判断所建立模型的准确性。 RBF神经网络调用newff函数实现。(In the data table of 600085, XZSLX synthesis is used as input and closing price as output. The
BP神经网络股票预测
- 分别采用BP网络和RBF网络进行数据预测 在600085这个数据表中，以XZSLX综合作为输入，以收盘价作为输出 以前595个数据作为训练样本，后100个数据作为实际输出。 通过训练数据建立模型，最终输出100个预测的股票收盘价。 将预测的收盘价和实际的收盘价进行对比并求取误差，从而判断所建立模型的准确性。 BP神经网络调用newff函数实现。(In the data table of 600085, XZSLX synthesis is used as input and closing pr
ARIMA预测
- ARIMA整合移动平均自回归模型，时间序列预测分析方法之一，可用于股价预测。(ARIMA integrates moving average autoregressive model and time series forecasting analysis method, which can be used for stock price forecasting.)
bp负荷预测
- bp神经网络实现电力负荷预测，matlab实现(Bp neural network to achieve power load prediction, matlab to achieve)
预测电流型三相逆变器的SVPWM控制仿真分析_周朝霞
- 提出一种预测电流型三相逆变器的SVPWM控制策略,利用Matlab/Simulink搭建了预测电流型三相逆变器的SVPWM控制的仿真模型(This paper proposes a SVPWM control strategy for predictive current three-phase inverter, and uses Matlab / Simulink to build a simulation model of predictive current three-phase in
循环神经网络预测
- 循环神经网络学习流量预测lstm适用于初学者学习使用(Recurrent neural network learning traffic forecast)
LSTM股票预测
- Lstm进行时间序列预测，预测股票数据，按日的数据(Prediction of time series by LSTM)
股票预测
- python LSTM进行时间序列预测，股票每日的数据(Time series prediction by Python LSTM)