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搜索资源列表

  1. 支持向量机MATLAB非线性回归

  2. 支持向量机非线性回归通用MATLAB源码 支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-09-30
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：zhangy21cn

  1. MATLAB神经网络30个案例分析（源程序）

  2. 　　由MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。 共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 　　 程序目录： 第1章 P神经网络的数据分类—

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-10
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：sacular2010

  1. BP神经网络的数值拟合（源码）

  2. 用BP神经网络算法对一组数据进行拟合，采用MATLAB编程，没有使用工具箱。里面有2个文件，第一个是数值拟合；第二个是利用第一个得到的神经网络的权值和阈值对其他数据点进行测试。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-07-04
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：glen30

  1. 基于MATLAB径向基神经网络的双色球预测

  2. 优点—— RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且 学习规则简单，便于计算机实现。具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映 射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面， 有着很大的应用市场。 具有局部逼近的优点 RBF神经网络是一种性能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近 任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根 本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分 离学习，收敛速度快。 只要在MATLAB（R201

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-01-05
    • 文件大小：184kb
    • 提供者：gordon225

  1. BP神经网络拟合程序

  2. 比较好用的神经网络拟合程序，简单容易，内含有测试数据

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-06-22
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：chcai812

  1. 深度前馈网络python实现(需要numpy)

  2. 本代码利用numpy实现了深度前馈网络；代码包括了网络深度，每层的单元数和每层的激活函数可以自选，BP算法；最后跟了一个多项式拟合的例子。该代码适合深度学习初学者。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-20
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：wang_chunchun

  1. 2018年东三省建模一等奖

  2. 独立计量区域（DMA）管理是控制城市供水系统水量漏失的有效方法之一，通过对流入或流出这一区域的水量进行计量，对流量，压力的分析来识别泄漏水模式。 针对问题一，利用拉以达法则进行异常值剔除，运用NAR神经网络模型，结合混沌时间序算法优化模型，建立变种神经网络模型，将异常值剔除后的供水量数据输入神经网络训练，得到供水量拟合趋势曲线。查阅各个典型用水模式的相关供水量数据，作出趋势图，并与拟合后的趋势曲线对比，辨识出该DMA分区的典型用水模式为居民生活（小区）模式。 针对问题二，参考国际水协制定的漏失

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-08-25
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_41629564

  1. MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络.zip

  2. MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。 MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码） 该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 本书可作为本科毕业设计

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2019-05-27
    • 文件大小：29mb
    • 提供者：nui111

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量.pdf 四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用 摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990 年至2004 年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005 年至2007 年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。 关键词：人口总量；灰色系统；BP 人工神经网络；灰色人工神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：317kb
    • 提供者：weixin_39840515

  1. 提供一个Matlab的BP神经网络的基础资料-附件2.txt

  2. 提供一个Matlab的BP神经网络的基础资料-附件2.txt 第一节内容：包括神经网络的基础知识，BP网络的特点，bp主要应用的场合，使用时应注意的问题。 什么是神经网络？ 神经网络是由很多神经元组成的，首先我们看一下，什么是神经元 3962604722133983950.jpg 上面这个图表示的就是一个神经元，我们不管其它书上说的那些什么树突，轴突的。用个比较粗浅的解释，可能不太全面科学，但对初学者很容易理解： 1、我们把输入信号看成你在matlab中需要输入的数据，输进去神经网络后 2、这

  3. 所属分类：其它

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要：煤炭是中国的基础能源，支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期，煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源，保证我国经济的健康发展，煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足，精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析，通过实际数据检验和实证分析，预测了未来五年的煤炭需求量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：421kb
    • 提供者：weixin_39841365

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要：煤炭是中国的基础能源，支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期，煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源，保证我国经济的健康发展，煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足，精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析，通过实际数据检验和实证分析，预测了未来五年的煤炭需求量。 关键词：前

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：293kb
    • 提供者：weixin_39841848

  1. test1-matlab实验.m

  2. 用多层前向网络的BP算法拟合一个函数 ：1）网络结构为三层，隐层神经元个数自定，说明神经网络结构； 2）获取两组数据，一组作为训练集，一组作为测试集； 3）用训练集训练网络； 4）用测试集检验训练结果，并显示拟合结果。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-08-08
    • 文件大小：884byte
    • 提供者：weixin_44392955

  1. BP神经网络定位算法.m

  2. 作为最常见的人工神经网络的模型，BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，具有信号向前向传播、误差向反方向传播等特点。 BP神经网络由输入层,隐含层、输出层组成，这里隐含层数可以是多个，输入层神经元数和输入数据的维数一样，输出层神经元数与需要拟合的数据数量相同，并且隐含层神经元数和隐含层的层数需要由设计人员自己设定。BP神经网络过程被分成两个阶段： 1.信号从输入层通过隐含层，最后达到输出层，这一过程被称为信号的前向传播； 2.误差分别从输出层传递到隐藏层、又从隐藏层传递到输入层，在这一过程中，隐藏

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-14
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：m0_48348007

  1. 一种基于差分进化的BP神经网络学习算法

  2. 提出了一种基于改进差分进化算法和BP神经网络的计算机网络流量预测方法。利用差分进化算法的全局寻优能力，快速地得到BP神经网络的权值和阈值；然后利用BP神经网络的非线性拟合能力获得高精度的网络流量预测结果。实验结果表明，此方法能在较短的时间内获得较高精度的预测结果，具有较好的应用价值。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：606kb
    • 提供者：weixin_38640072