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双三相电机虚拟电压矢量模型预测电流控制，经典方法，直接遍历12个虚拟电压矢量，有效的抑制了谐波电流，采用.m函数及matlab-function模块化编程，修改参数及代码省时省力，适合学习或论文或毕设或组会报告使用

NBA预测 一种算法，旨在根据NBA历史数据训练模型，以预测任何一天的所有比赛结果。 概述 该代码是可复制的，由三个基本方面组成。 首先是收集并清理4年的历史数据。 使用SportRadar API，我们可以收集不同NBA球队的ID，这些球队的4年季节性统计数据，以及每场比赛的主队，客队和获胜者可追溯到4年的完整赛季时间表。 然后，我们将这些数据合并到一个可用的数据框中，每一行都是一个包含来自主队，敬畏队和比赛获胜者的数据的游戏。 然后，使用这些数据，我们测试了不同的顺序模型，以找到超参数的最佳组合。 对最佳模型进行了数据训练，并根据验证数据的多个不同随机状态（没有任何泄漏）进行了评估。 从那里，我们使用pysbr API检索给定日期上每个游戏的行。 使用该模型，我们可以预测游戏每个可能结果的概率； 赢家或输家。 我们将这种预测的概率与直线相结合，以计算出两种可能的下注选择。 一种使用凯利

风能预测时间序列分析：实施了不同的时间序列模型来预测风能的产生。 风力发电考虑的因素是空气密度，风速，温度。 实施的模型：线性回归，多项式回归，Holt Winters，ARIMA

主要介绍了Keras 加载已经训练好的模型进行预测操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

训练了一层卷积层的神经网络模型来预测CFIR10数据中的图像

基于AR、MA、ARIMA模型的自回归移动平均销售预测算法，纯JAVA开发，亲测可运行可进行计算，可使用与各种预测场景。

mo_3.m_lbp特征提取，fitcecoc训练svm模型，predict预测，人脸分类。使用fitcecoc函数训练一个多分类的SVM模型，使用predict函数利用训练出的模型对测试数据进行预测，将得到的类标预测值与测试数据真实的类标进行比较，计算测试数据中被正确分类的样本所占的比例。

MATLAB源码集锦-基于AR预测模型的未来油价预测代码

BP（Back Propagation）神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值（Weight）。然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程，