NARX非线性自回归外生模型电池时间序列预测模型（Matlab完整源码和数据） 多输入，单输入都有，单步、多步都有。 NARX非线性自回归外生模型电池时间序列预测模型（Matlab完整源码和数据） 多输入，单输入都有，单步、多步都有。

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narx的matlab代码IWAI2020 onlinesysid 题为论文的代码和实验 “通过最小化自由能在Duffing振荡器中进行在线系统识别” ， 在...上提出。 内容 FEM_prederror.ipynb和FEM_simerror.ipynb是Jupyter笔记本，其中包含本文所述的方法。 第一个是一步式提前预测误差实验，另一个是模拟误差实验。 它使用此处提供的一个自定义节点“ NLARX”（ NLARX-node文件夹）。 如果未安装Jupyter，则可以通过在浏览器中打开FEM_prederror.html或FEM_simerror.html来阅读笔记本。 PEM_prederror.m和PEM_simerror.m是使用Matlab的系统识别工具箱实现的基准方法。 训练后的模型存储在models/narx_sigmoidnet4.mat 。 可以通过results/results_narx_sigmoidnet4_ksteppred.mat或results/results_narx_sigmoidnet4_simulation.mat直接加载results/resu

narx的matlab代码多元多步风速预测 该呼吸包含使用多变量输入数据进行的单步和多步风速预测的实现代码。 这个想法是使用外部参数（例如温度，湿度，压力等）来预测不同层位的风速（向前迈进），而不涉及风速本身的历史数据。 使用了两种主要方法，包括各种深度学习迁移学习方法和常规神经网络模型。 数据库 风力数据库是从M2塔的获得的。 每两秒钟获取一次M2塔数据，并在不同高度（2至80 m）下测量的一分钟内取平均值。 但是，出于预测目的，我们将数据下采样到10分钟（平均）。 可以访问已处理的数据。 数据进行了分区，以将一年（2017）用于培训和验证（80％和20％），并将另一年（2018）用于测试目的。 转移学习 预训练的深度学习模型用于该实验。 该代码在中实现。 神经网络 文献中提出的几种神经网络方法已在以下方面实现：前馈神经网络（FFNN），时延神经网络（TDNN），非线性自回归外生模型（NARX）。

narx的matlab代码基于人工神经网络的地下水位预测：LSTM CNN和NARX的比较 此仓库的doi： 相关出版物的doi： 该存储库使您可以重现结果并应用以下方面的地下水位预测方法： Wunsch，A.，Liesch，T.，Broda，S.，人工神经网络进行地下水位预测：长短期记忆（LSTM），卷积神经网络（CNN）和具有外生非线性自回归网络的比较输入（NARX） 接触： 作者的ORCID： A. Wunsch： 列斯（T. Liesch）： 布罗达（S. Broda）： 有关详细说明，请参阅出版物。 请调整脚本中的所有绝对加载/保存和软件路径，以使其运行，您需要Matlab和Python软件才能成功运行应用程序。 我们进一步使用的Python包。 要运行Python代码，请下载并安装此软件包。 内容概述： / CNN-Python代码包含模型的Python脚本和必要的示例文件。 / LSTM-Python代码包含模型的Python脚本和必要的示例文件。 / NARX-Matlab代码包含模型的Matlab脚本和必要的示例文件。

BP网络matlab数据预测代码通过机器学习进行DET预测 随着废水处理中数据的增加，数据驱动的机器学习模型可用于对生物过程和复杂React进行建模。 但是，很少有数据驱动的模型可用于模拟微生物电解池（MEC），而传统模型过于模棱两可，无法理解其机理。 在这项研究中，首先开发了一种新的通用数据驱动的两阶段模型，该模型通过直接电子传输（DET）通过生物阴极MEC的原位沼气升级预测CH 4的产生，该模型称为NARX-BP混合神经网络。 与传统的一阶段模型相比，该模型可以很好地预测通过DET产生的甲烷的性能（R 2和MES分别为0.918和6.52×10 -2 ），并揭示了沼气升级的机理，用于新的系统模型该方法可以通过输入重要的中间变量来提高通用性和适用性。 此外，该模型通常可用于支持厌氧消化或更复杂系统的长期预测和最佳操作。 1，需求环境 Matlab 2017b 2.主要 该项目包括NARX-BP混合神经网络的模型和代码。 3.出版 通过直接电子转移估算微生物电​​解池中原位沼气的升级：基于NARX-BP混合神经网络的两阶段机器学习模型 该研究的论文尚不可用。 4.版本 V.0.0.1

使用在 Simulink 中开发的 NARX 的神经网络控制器。 我在使用 Simulink 进行控制应用的神经网络训练时遇到的问题之一是归一化问题。 在这个项目中，一个简单的 NARX 网络被用来替换 Simulink 中的 PID。 这特别有用，因为我们解决了以下问题1. 如何在 Simulink ( https://au.mathworks.com/help/deeplearning/ref/mapminmax.html ) 中编写自己的 Mapminmax 的 Matlab 版本2. PID 输入和输出作为 NARX 网络的输入和目标3. 在 Matlab 训练之前，首先将输入和目标归一化（从 +1 到 -1） 4. 使用“fnc”功能块，用输入和目标的最大值和最小值替换 xmin、ymin、xmax 和 ymax。 5. 由于您使用归一化输入进行训练，因此您需要在 Simulin

基于NARX神经网络的磁流变阻尼器模型研究.pdf

网络游戏-基于NARX神经网络的轮轨力预测方法.zip