MATLAB神经网络43个案例分析MATLAB神经网络43个案例分析MATLAB神经网络43个案例分析MATLAB神经网络43个案例分析MATLAB神经网络43个案例分析MATLAB神经网络43个案例分析MATLAB神经网络43个案例分析MATLAB神经网络43个案例分析MATLAB神经网络43个案例分析
2021-12-12 18:30:23
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《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码
2021-12-12 10:49:28
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包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络;还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容
作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值
2021-12-11 16:38:27
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由于软件版本等原因，网络上好心人分享的《MATLAB神经网络30个案例分析》的第29章“支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测”的代码，在MATLAB2016上运行后有问题，现将修改、亲自运行验证后的代码分享，让有相似研究经历的小伙伴不再走弯路，共勉！
2021-12-06 15:03:32
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MATLAB神经网络温度预报代码降雨预测使用数据挖掘方法
建议的系统在此，我们预测蒙特利尔市降雨的发生。
预测是一项艰巨的任务，对于“降雨”而言，预测甚至更加复杂和动态。
它取决于各种参数，例如最高温度，最低温度，相对湿度，露点，风速等。这些参数会不时变化，而且天气会随地理位置及其大气变量而变化。它根据以下步骤来预测降雨的发生：步骤1-我们使用数据挖掘方法收集了过去27年蒙特利尔的天气预报数据，并预测了未来几个月的降雨。
为此，我们从加拿大政府网站收集了1990年至2017年的天气预报数据。
步骤2-由于获取的数据是实时数据，因此对原始天气数据集进行数据预处理和数据转换。
提取的原始数据集具有9个属性。
在这里，我们使用诸如最高温度，最低温度，平均相对湿度，露点，风速，阵风，平均压力（海）和平均压力（站）之类的属性来预测总降水量。
步骤3-清理数据集并将其分为两组，一个训练集包含1990年至2015年的数据，一个测试集包含2017年的数据，使用训练数据对模型进行训练，训练后的数据将用作数据库，模型根据测试数据进行准确性测试。
第4步-为此，我们使用一些回归方法来预测未来几天的降雨量。
2021-12-04 17:40:38
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本资源是关于当前比较流行的43个神经网络模型的案例分析，每个示例都带有完整的测试数据及运行结果分析图示，可直接运行并对比结果。 另外本资源中已提供完整的PDF及word文档。
所有的案例亲测可运行。
2021-12-04 14:18:06
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