求助BP神经网络温度预测问题-MATLAB实现BP神经网络的煤炭需求预测.pdf 想做温度预测的问题。每5分钟取一个数据，如果知道12个小时数据，来预测接下来一个小时的温度，不知道BP神经网络可不可以实现？ 不知道，输入层，隐层，输出层分别的神经元个数如何选取？隐层的个数如何确定？

煤炭需求预测模型分析，蔡武，袁莎莎，基于回归曲线拟合，灰色预测和最优组合模型，建立了全国煤炭需求量的预测模型，并利用各模型预测了全国2009年的煤炭需求量。最后�

基于时空LSTM的OD客运需求预测

作为一种低成本的环保旅行方式，公共自行车已在许多大城市中得到广泛应用，极大地便利了人们的日常生活。 但是，由于公共自行车的分配不平衡，在高峰时段很难在某些车站找到要出租的自行车或要归还的地方。 传统的调度方法具有滞后性，一般来说，调度车辆到达车站时需求可能会发生变化。 为了更好地解决此类问题，我们提出了一种基于短期需求预测的动态调度（DBS）模型。 在本文中，我们首先采用K均值对站点进行聚类，然后采用随机森林（RF）来预测每个聚类中自行车的结帐数量。 此外，应用多相似性推断模型计算每个站点的签出概率以进行签出预测，并提出了一个概率模型用于集群中的签入预测。 基于预测结果，应用增强遗传算法（E-GA）来优化自行车调度路线。 最后，我们通过芝加哥公共自行车共享系统（BSS）的一年数据集评估了模型的性能，该数据集拥有500多个站点和380万条旅行记录。 与其他预测方法和调度方法相比，该方法具有更好的性能。

DeepSTCL：用于旅行需求预测的深时空ConvLSTM

MATLAB源码集锦-基于灰色神经网络的订单需求预测代码

新零售目标产品的精准需求预测 完整论文

旅游需求预测的研究工作始于20世纪60年 代 ，所采用的方法有计量经济方法与定性研究方法。 由于计量经济方法具有较强的说 服力 ，所 以大多数研究采取 的是计量经济研究方法。计量经济方法又分为因果关系的计量经济方法 与时间序列方法笔者认为时 间序列方法在 中短期 预测方 面性能 良好 ，但该方法由于没有考虑需求 的影响因素，得出的结果不能进行结构分析，也不能 为政策制定 者与旅游管理者提供决策支持。所以作者建议采用计量经济方法。本文着重探讨了旅游需求预测中计量经济 模型构建。

本代码主要利用MATLAB工具进行灰色神经网络的预测算法的仿真，实现订单需求预测的模拟

根据灰色神经网络原理,在 MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测