本文采用经验模式分解（EMD）和BP_AdaBoost神经网络对油价进行建模。 基于这两种方法的优势，我们通过使用它们来预测油价。 在一定程度上有效地提高了短期价格预测的准确性。 将该模型的预测结果与ARIMA模型，BP神经网络和EMD-BP组合模型的结果进行比较。 实验结果表明，EMD和BP_AdaBoost模型的均方根误差（RMSE），平均绝对误差（MAE），平均绝对百分比误差（MAPE）和Theil不等式（U）均低于其他模型，并且组合模型具有更好的预测精度。

以樱桃番茄为研究对象，采用近红外漫反射法，建立了BP网络模型，研究了樱桃番茄中糖的含量。 使用平滑和主成分分析（PCA）从实验光谱数据中提取光谱特征。 将预处理的光谱数据作为网络的输入，将测量的樱桃番茄的含糖量作为输出，建立80-12-1网络模型结构，交叉验证的确定系数为0.8328，并且平均绝对偏差为0.5711。 结果表明，建立的BP神经网络模型可以快速有效地实现樱桃番茄糖含量的无损检测。

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【预测模型】基于天牛须算法BAS优化BP神经网络实现数据预测matlab源码2.zip

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基于遗传BP神经网络的采摘机器人手眼标定研究，丁雷鸣，徐海明，双目立体视觉是果蔬采摘机器人使用较多的目标识别与定位的方法，手眼系统的标定结果直接影响采摘机器人的作业精度。为了提高固定

BP神经网络的设计实例(MATLAB编程)

遗传算法GA—模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索最优化方法。（具有“生存+检测”的迭代过程的搜索算法）基于自然界“优胜劣汰，适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串联群体中，按照所选择的适应度函数并通过遗传中的选择、交叉和变异对个体进行筛选，使适应度值好的个体被保留，适应度差的个体被淘汰，新的群体既继承了上一代的信息，又优于上一代。反复循环，直至满足条件。

二摘代码MATLAB 袖带血压预测 该存储库托管使用两种方法根据ECG和PPG信号预测血压的代码。 使用机器学习方法进行特征提取和回归。 基于深度学习的回归。 入门： 克隆此仓库： git clone https://github.com/jeya-maria-jose/Cuff_less_BP_Prediction cd Cuff_less_BP_Prediction 资料集： 数据集： 该数据库由矩阵的单元格阵列组成，每个单元格都是一个记录部分。 在每个矩阵中，每一行对应一个信号通道： 1：PPG信号，FS = 125Hz; 指尖的光电容积描记器 2：ABP信号，FS = 125Hz； 有创动脉血压（mmHg） 3：ECG信号，FS = 125Hz; 来自通道II的心电图 基于特征提取和机器学习的方法： 先决条件： 的MATLAB 的Python 3 Scikit学习 特征提取 功能说明 seven_features.m提取特征的代码：（WN，PIR，PTT，HR，IH，IL，Meu） ppg_features.m提取PPG功能的代码 PTT_final.m提取PTT的代码 提取的

利用MATLAB的BP神经网络进行的预测模型的程序