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BP预测
- 是MATLAB的BP预测程序，有实际参考价值，需要的就下吧-MATLAB BP is forecasting process, the practical reference value, we need it on the next
VB-bp
- 这是一个用VB语言编写的具有神经网络功能的强大的专业预测软件，和大家分享-it s so perfect,so I take it here to share it with all of us!
用matlab预测bp源程序
- matbal编的bp算法，可以用来预测，有详细算法-matbal series bp algorithm can be used to predict a detailed algorithm
BP
- 神经网络bp算法VC++实现网络的相关运算有：1、网络的输入输出接口，即训练数据的输入，各层权值和节点阈值的输出；2、网络的学习，包括前向传播运算和反向传播运算，误差估计，权值阈值修改；3、网络预测的实现等等。其中网络的学习算法采用变步长和加动量项的优化学习算法，经过我的实验对网络的学习效率有很大提高-Neural network bp algorithm VC++ to achieve the network-related operations: 1, the network input a
Bp
- BP神经网络源代码，为广大朋友提供参考！可以解决分类及预测等方面的问题！-BP neural network source code
PSO-bp((matlab
- 实现粒子群算法优化BP神经网络的预测算法(Particle swarm optimization algorithm to optimize the BP neural network prediction algorithm)
BP神经网络预测算法MATLAB源程序
- BP神经网络预测算法MATLAB源程序，用于混沌时间序列预测。(BP neural network prediction algorithm MATLAB source code for chaotic time series prediction.)
New_GA-BP
- 第一步：运行BP_CCPP.m 得到并保存传统BP预测，初始权值和阈值w1_BP(w1 B1 w2 B2)，BP网络(BP_net)，和结果。 第二部：运行GABP_CCPP.m 得到并保存GABP预测，初始权值和阈值(x)，优化后的权值和阈值w1_GABP(w1 B1 w2 B2)，BP网络(GA_BP_net)，和结果。 第三部：运行sum_BP.m 用第一步和第二部得到的网络分别预测，得到结果对比和图形。 第四部：运行WB.m
PSO-BP
- 粒子群算法优化BP神经网络，可用于指标预测(BP neural network optimized by Particle swarm optimization (PSO) that can be used for index prediction)
BP神经网络负荷预测代码
- 能够对一天之中每隔15min的电力负荷数据进行预测(load forecast based on BP neural network)
bp
- 这是一个bp短时预测的程序，含有界面GUI。大家可以参考。(This is a program for short-term prediction of BP, which contains interface GUI. You can refer to it.)
bp神经网络
- 运用bp神经网络建立预测模型，通过matlab实现未知数据的预测(The bp neural network is used to establish the prediction model and the unknown data is predicted by matlab.)
BP神经网络预测激光焊接数据
- 建立BP神经网络拟合曲面，实现激光焊接数据的预测(BP neural network mainly through 4 steps in the implementation of MATLAB, read file setting parameters, create a BP network, neural network training, neural network simulation. After the program, some basic parameters are set
采用BP神经网络进行非线性预测
- 该代码包括单隐含层BP和双隐含层BP。建立基于BP神经网络的预测模型，对数据进行随机排列，选取训练样本和测试样本，训练样本训练网络，测试样本进行验证(The code includes single hidden layer BP and double hidden layer BP. Establish a prediction model based on BP neural network, arrange the data randomly, select training sample
基于遗传算法优化BP神经网络的非线性预测
- 针对BP神经网络的初始权值和阈值是随机选取的弊端，采用遗传算法寻优BP的初始权值和阈值，然后进行BP训练和测试。遗传算法包括编码 选择 交叉 和变异等操作(Aiming at the disadvantage that the initial weights and thresholds of BP neural network are randomly selected, genetic algorithm is used to optimize the initial weights and
遗传算法优化BP网络(用于电力负荷预测预测）
- 遗传算法改进的bp神经网络精准预测符合数据(Precision prediction coincidence data of BP neural network improved by genetic algorithm)
BP
- 应用BP神经网络预测电力负荷。代码详解。适合毕业设计，课设(Prediction of Electric Load Based on BP Neural Network)
GABP
- GABP，遗传算法优化神经网络（BP)进行预测 ，优化前后对比，可套用在其它模型。(GABP, genetic algorithm optimization neural network (BP) for prediction, optimization before and after comparison, can be applied to other models.)
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
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