智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

基于灰色系统理论的旅游客源预测模型

尤其是在 2008-2009 年全球金融危机之后，对银行破产预测的兴趣Swift增加。 破产案件的相关后果确实凸显了管理者和监管者制定和采用适当的预警系统的必要性。 因此，本文的目的是通过分析三个基本方面：违约和财务困境的定义、统计和智能技术的应用、变量选择，对最近关于银行违约预测的实证贡献进行文献回顾。 审查还提出了一些可能的升级，以促进对该主题的未来研究，即指出非财务信息作为良好的违约预测指标的潜在作用。

【预测模型】基于萤火虫算法优化bp神经网络实现数据预测matlab源码.pdf

LCTFP：基于 CNN 和 LSTM 的高速公路交通流量预测模型(python代码) 车站内运行脚本的各个站点的一个半小时内的交通流数据。txt 运行数据_preprocess py。包括读取的所有文件txt。原来的处理数据：数据采集​​、归一化处理时间、处理顺序。 LCTFP使用模型1D CNN + LSTM的组合结构对暴露短时交通流进行预测。1D CNN使用学习时短交通流的空间特征，LSTM使用学习时交通流的时间特征。脚本cnn_lstm_param.py可进行超参数搜索，运行前需安装hyperas。

在电商产业链中，为提升用户物流服务体验，供应链协同将货品提前准备在全球各个市场的本地仓，可有效降低物流时间，极大提升用户体验。不同于国内电商物流情况，出海电商的产品生产和销售地区是全球化的，商品的采购，运输，海关质检等，整个商品准备链路需要更长的时间。在大数据和人工智能技术快速发展的新时代背景下，运用大数据分析和算法技术，精准预测远期的商品销售，为供应链提供数据基础。 供应链需求预测，对原问题做建模问题简化。考虑商品在制造，国际航运，海关清关，商品入仓的供应链过程，实际的产品准备时长不同。这里将问题简化，统一在45天内完成。该资源为利用最近1年多的商品数据预测45天后5周每周（week1~week5）的一个不同SKU的销量模型。 该资源为大数据或者机器学习领域中一个完整的时间序列的预测案例，感兴趣的朋友可尝试下载学习，对于在供应链、电商领域的做算法研究的朋友有比较大的帮助

提出一种高阶直觉模糊时间序列预测模型。模型首先应用模糊聚类算法实现论域的非等分划分；然后，针对直觉模糊时间序列的数据特性，提出一种更具客观性的直觉模糊集隶属度和非隶属度函数的确定方法；最后，利用直觉模糊多维取式推理建立高阶模型的预测规则，进行预测。在Alabama大学入学人数和北京市日均气温2组数据集上分别与典型方法进行对比实验，结果表明该模型有效提高了预测精度，证明了模型的有效性和优越性。

灰预测模型的两种形式及优化模型

基于价值创造和公司治理的财务状态分析与预测模型研究

随着经济的快速发展，众多企业步入科学化管理的时代.销售预测是企业经营活动中必不可少的一个环节，预测的准确性直接关系到销售经营的成败.因此提出基于传统BP神经网络与时间序列预测模型为一体的改良BP神经网络预测模型，通过该模型的预测，可以更可靠地预测企业在未来单位时间内的销售额.改良神经网络参考了同步时间序列的预测做出了自我校准，并利用遗传算法达到通过校准得到自我优化的目的，简化网络结构，提高预测的准确度.