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结果分析演示系统
- 用BP神经网络程序模拟销售预测，能对销售数据进行时间序列预测，采用VC实现-BP neural network simulation sales forecasts, sales data can be right for time series prediction, using VC
chaotictimeseriesprediction
- 混沌时间序列局域法多步预报模型.doc(有程序下载) 针对混沌时间序列预测中用加权一阶局域法单步预报模型进行多步预报时计算量大且存在误差累积效应的不足，本文提出了基于相空间重构技术的局域法多步预报模型，包括加权一阶局域法多步预报模型和RBF神经网络多步预报模型。对几种典型混沌序列的预测仿真表明，两种模型对混沌时间序列的多步预报均较有效。 -chaotic time series Local Law multi-step prediction model. Doc (with the d
bestdimensionm
- 在用混沌理论和神经网络进行短期负荷预测时，神经网络的输入的选择至关重要，该程序用matlabl实现了基于混沌时间序列的嵌入维数的选择-using chaos theory and neural networks for short-term load forecasts, the neural network is essential to choose an input, The procedure used matlabl achieved a chaotic time series bas
s23uan
- 本程序时基于混沌理论和ELMAN神经网络的短期负荷预测，能取得很好的预测效果，直接使用该程序就能实现电力短期负荷预测，同样使用于其他类型的时间序列预测-the procedures based on chaos theory and neural networks ELMAN short-term load forecasts, can be achieved very good results forecast, the direct use of the procedure we will
ChaosToolbox1p0_trial
- 混沌时间序列预测工具箱，包括了李雅普诺夫指数、分形纬、嵌入纬以及神经网络预测-chaotic time series forecasting tool kit, including the Lyapunov exponent, fractal-wai, Wei and embedded neural network prediction
ARFIMA222
- 基于长记性特征的时间序列预测模型，很好用，准确度优于普通神经网络，我自己一直在用-Characteristics based on long memory time series forecasting model, the good, the accuracy is better than an ordinary neural network, I have been using
Application-of-optimized-Elman--
- 对量子粒子群优化(QPSO) 算法进行研究，提出了自适应量子粒子群优化(Adaptive QPSO) 算法，用于优化Elman 神经 网络的参数，改进了Elman 神经网络的泛化能力。利用网络流量时间序列数据进行预测，实验结果表明，采用AQPSO 算法优 化获得的Elman 神经网络模型不但具有较强的泛化能力，而且具有良好的稳定性，在网络流量时间序列数据的预测中具有 一定的实用价值-Quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO)
GM-network
- 灰色神经网络是有效的时间序列预测方法，本文以订单变化为例分析神经网络功能-Gray neural network is effective time series prediction method, this paper to change order as an example, this paper analyzes the function neural network
Improved-Elman-share-price-forecast
- 以深 市 A股中的个股 中集集团(股票代号 ： 000039)fleJ 180天的实际收盘价的时间序列作为预测对象，提出基于改进的 Elman神经网络的个股价格预测模型，实验 结果取得较高的预测精度、较为稳定的预测效果和较快的收敛速度-CIMC Shenzhen A-share stocks (ticker symbol: 000 039) fleJ 180 days of the actual closing price time series as a predictor of
Desktop
- matlab 实现神经网络 数据拟合，时间序列，预测，-matlab nutual net work time arry forecast
cnn
- 用混沌理论和神经网络进行短期负荷预测时，神经网络的输入的选择至关重要，该程序用matlabl实现了基于混沌时间序列的嵌入维数的选择-Chaos theory and neural network short-term load forecasting, neural network input is essential to choose the program implemented in matlabl choice of embedding dimension based on chaot
power
- 基于平移不变小波变换的电力时间序列预测，结合多层感知器（MLP）神经网络， 预测精度很好。-Electricity demand time-series forecasting program Based on shift-invariant wavelet transform features
yueceyouhua
- m.file，matlab7.0以上，用于神经网络时间序列预测-failed to translate
[muchong.com]PSO-BP
- 粒子群算法优化bp神经网络进行时间序列的预测，通过优化神经网络中的参数达到更好的预测效果(Particle swarm optimization (PSO) optimizes the BP neural network to predict the time series, and optimizes the parameters of the neural network to achieve better prediction results)
对角递归
- 用于时间序列的训练以及预测。非常实用，需要的可以下载看看。(DRNN ee e fwasfegadff)
BP
- BP神经网络预测模型，基于时间序列，将已知状态的数据量作为神经网络的输入，预测未知状态的数据(A prediction model based on BP neural net)
RBF代码
- RBF神经网络能够用于预测，是一种经典非线性时间序列的预测模型。(RBF neural network can be used for prediction, and it is a classic nonlinear time series prediction model.)
LSTM_main
- LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。(LSTM (Long Short-Term Memory) is a long and short term memory network. It is a kind of time recurrent neural network, which is suitable for dealing with and predicting impo
08神经网络逼近股票收盘均价2
- python演示神经网络来逼近股价走势的预测，基于时间序列的预测(Python demonstrates neural network to approximate the prediction of stock price trend, based on time series prediction)
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)