MATLAB实现RBF径向基神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据多特征分类数据，输入15个特征，分四类。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现RBF径向基神经网络多输入回归预测（完整源码和数据） 数据多特征分类数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现SARIMA季节性数据时间序列预测（完整源码和数据） 数据为单变量时间序列数据， 运行环境MATLAB2018b及以上， 一种基于SARIMA的时间序列预测方法，得到所述预测时间点对应的预测结果。

MATLAB实现RBF径向基神经网络时间序列预测（完整源码和数据） 数据为单变量时间序列数据， 运行环境MATLAB2018b及以上。

本程序根据1992年Nagel和Schreckenberg发表的交通流论文，利用matlab编写。采用周期性边界条件，答案在array矩阵中，希望有所帮助

MATLAB实现CNN卷积神经网络多特征分类预测（完整源码和数据） 数据多特征分类数据，输入15个特征，分四类。 运行环境MATLAB2018b及以上，CNN的基本结构由输入层、卷积层、池化层，也称为取样层、全连接层及输出层构成。

MATLAB实现CNN卷积神经网络多输入回归预测（完整源码和数据） 数据多特征分类数据，输入7个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现CNN卷积神经网络时间序列预测（完整源码和数据） 数据为单变量时间序列数据， 运行环境MATLAB2018b及以上， 一种基于cnn的时间序列预测方法，采用确定好的cnn模型对所述分量数据进行预测，得到所述预测时间点对应的预测结果。

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