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基于BP神经网络回归预测,多变量输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

毕设课设_基于MATLAB的多方法车牌识别系统（bp+模板+GUI） ----- 毕业设计，课程设计，项目源码均经过助教老师测试，运行无误，欢迎下载交流 ----- 下载后请首先打开README.md文件（如有），某些链接可能需要魔法打开。 ----- 毕业设计，课程设计，项目源码均经过助教老师测试，运行无误，欢迎下载交流 ----- 下载后请首先打开README.md文件（如有），某些链接可能需要魔法打开。

电力电子行业充电机使用神经网络PID和模糊PID和PID三种双闭环控制，模型可直接运行，Ts=1e-6，适合本硕毕业设计使用

基于Elman神经网络模型的短期电力负荷预测模型_包满

一个二阶系统，利用基于趋近律的滑模控制进行仿真分析，被控对象和控制器均用s-function搭建，simulink模型架构清晰，并且对应博客csdn上的VSC/SMC（一）——基于趋近律的滑模控制(含程序模型)，针对初学滑模控制以及初学s函数的学者，保证能够受益匪浅！

模糊神经网络

classification_BPNeuralNetwork 本文介绍了通过Python实现BP神经网络分类算法，对不同半径的圆进行多分类（3分类），特征即为圆的半径。 输入层12节点，一个6节点的隐藏层，输出层3个节点。 1.目标 通过BP算法实现对不同半径的圆的分类。 2.开发环境 IDE：PyCharm 2018.3.3(Community Edition) Python及相关库的版本号如下图所示： 3.准备数据 目的： 生成3类圆在第一象限内的坐标（圆心都是原点） 第1类：半径范围为110，分类标识为‘0’ 第2类：半径范围为1020，分类标识为‘1’ 第3类：半径范围为20~30，分类标识为‘2’ 代码如下：data_generate.py import numpy as np import math import random import csv # 只生成第一象限内的坐标即

RBF神经网络模型，sinmulink模型仿真，画图分析程序，pid控制结构

粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测，PSO-LSTM回归预测，多输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。