【预测模型】 RLS算法数据预测【含Matlab源码 222期】.zip

【预测模型】 GUI BP神经网络预测【含Matlab源码 934期】.zip

建立了一种基于神经网络的交通流量动态预测模型，分别采用BP神经网络和径向基网络(RBF)建立了预测模型，给出了数据预处理方法和预测模型评价指标．仿真结果表明该交通流量预测方法的有效性，结果分析得出径向基网络能够更加快速有效的进行城市交通流预测。

矿山瓦斯突出与爆炸事故的预测预报是当前我国煤矿安全生产中急待解决的问题之一。引入BP神经网络的拟牛顿(Newton)优化算法,在保留空间实体相关和多种分布并存的前提下,讨论了建立拟牛顿优化算法BP神经网络瓦斯灾害预测预报模型的数学模型设计、网络结构设计和程序设计3个部分,并以济宁二号井为实例进行了测试。结果表明:该模型稳定、快速、预测精度高,能够较好地模拟矿山瓦斯突出与爆炸事故特征,对瓦斯灾害作出较准确的预测。

中国粮食生产的计量经济学预测模型研究，龚悦，温晓惠，本文基于我国1978-2007年的粮食生产及其影响因素的数据，采用Cobb-Douglas生产函数建立粮食生产的预测模型，并进行计量经济学分析。研究

为了避免在传统模型库遴选组合过程中存在的信息不完备、组合膨胀等问题, 以人员甄选方法的基本思想
为基础, 提出了一种预测模型库的评价遴选组合方法. 在该方法中, 将遴选出所有适合本次预测问题的模型, 组成参
与模型集合; 然后, 根据每个模型的精度表现来确定对它们的能力满意度, 并由此决定它们的重要性赋权; 最后, 通过
实验表明了该方法得到的组合模型具有较好的预测效果.

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python基于ARIMA时间序列的销量预测模型全部数据.zipARIMA模型提供了基于时间序列理论，对数据进行平稳化处理（AR和MA过程）、模型定阶（自动差分过程）、参数估计，建立模型，并对模型进行检验。 在Python中statsmodel提供了全套的解决方案，包括窗口选择、自动定阶和平稳性检测等等算法。 预测策略 每月分上中下旬三个点预测，每月预测三次当月销量。这么做的好处是，月上旬和中旬的实际销量可以作为先验知识，提高模型预测的准确率。 依赖包 pip install -r requirements.txt 程序执行 python sales.py python基于ARIMA时间序列的销量预测模型全部数据.zipARIMA模型提供了基于时间序列理论，对数据进行平稳化处理（AR和MA过程）、模型定阶（自动差分过程）、参数估计，建立模型，并对模型进行检验。 在Python中statsmodel提供了全套的解决方案，包括窗口选择、自动定阶和平稳性检测等等算法。 预测策略 每月分上中下旬三个点预测，每月预测三次当月销量。这么做的好处是，月上旬和中旬的实际销量可以作为先验知识

RBF神经网络的研究与应用硕士毕业论文-BP神经网络股指预测模型 1[1].0.doc 【作者中文名】 缪凯; 【导师】 赵志刚; 【学位授予单位】 青岛大学; 【学科专业名称】 计算机应用技术 【学位年度】 2007 【论文级别】 硕士 【网络出版投稿人】 青岛大学 【网络出版投稿时间】 2007-11-30 【关键词】 RBF神经网络; 微菌群算法; 车牌识别; 多层识别器; 【英文关键词】 RBF Neural Networks; Micro Bacterial Colony Chemotaxis Algorithm; Mobile Sign Recognition; multi-layered recognizer; 【中文摘要】 径向基函数神经网络是一种高效的前馈式神经网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局 最优特性，并且结构简单，训练速度快。同时，它也是一种可以广泛应用于模式识别、非线性函数逼近等领域的神经网 络模型。全文的主要工作体现在以下几个方面： 1在细菌群体趋药性优化算法的 基础上提出了一种新的优化算法微细菌群体趋药性算法。M-BCC算法采用了两个菌群进行寻优。寻优菌群规 模小，提高了寻优的速度；库存菌群规模相对较大但是不参与运算，保证了寻优菌群的多样性。对比标准遗传算法和BCC 算法，本算法具有一定的优越性。 2本文在研究前人径向基神经网络的基础上，提出了RBF神经网络的混合结构优化算法 。在算法中，改进了递归正交最小二乘算法的停止条件，并用改进的ROLS算法优选RBF神经网络中隐单元的个数； 借用微细菌群体趋药性算法的思想来确定RBF神经网络隐层神经元的控制参数；把改进的ROLS算法和M-BCC算法相结合 ，来全结构优化RBF神经网络，使RBF网络不但可以得到合适的结构，同时也可以得... 【英文摘要】 RBF neural network is a high effective neural network. It has the best and universalapproximation property, simple structure and fast training speed. In addition, this network modelcan be widely applied to the fields such as pattern recognition, nonlinear function approximation. The main works in the thesis can be stated as follows: 1 A new kind of optimized algorithm is proposed, which is the Micro-BCC algorithm based on theBacterial Colony Chemotaxis optimized algorithm. Micro-BCC algorithm takes ...