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本源代碼是本人親自編寫的關于模糊神經網絡模型的實現，它結合了模糊邏輯和神經網絡的優點，具有全局逼近的功能。本代碼提供了簡單的界面，輸入學習樣本，可以進行預測并能輸出預測結果。
標簽： 源代碼 模糊神經 編寫 網絡模型
上傳時間： 2013-12-28
上傳用戶：秦莞爾w
burg法估計AR（P)模型參數的算法。里面ef是前項誤差bf是后項誤差，mse是預測誤差的均方值。程序的最后輸出的是把各階預測誤差放在一個下三角距陣中
標簽： burg 誤差 模型參數 算法
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：wmwai1314
java實現的隱馬爾科夫模型，實現訓練和預測
標簽： java 模型
上傳時間： 2013-12-10
上傳用戶：gundamwzc
一、 一元三次回歸方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型為Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系數數組，存放順序與模型系數相反，即該數組中系數的值依次是d,c,b,a。 以后所述所有模型的系數存放均與此相同（多元線性回歸方程除外）。 public override double forecast(double x) 預測函數，根據模型得到預測結果 public override double computeR2() 計算相關系數（決定系數），系數越接近1，數據越滿足該模型。
標簽： CubicMultinomialRegress override public double
上傳時間： 2015-11-25
上傳用戶：13215175592
指數回歸方程 ExponentRegress.cs 方程模型為 public override double[] buildFormula() 得到系數數組，存放順序與模型系數相反，即該數組中系數的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預測函數，根據模型得到預測結果。 public override double computeR2() 計算相關系數（決定系數），系數越接近1，數據越滿足該模型。
標簽： ExponentRegress buildFormula override public
上傳用戶：xg262122
雙曲線回歸方程 HyperbolaRegress.cs 注意！該模型要求a與b的值要大于0！使用該模型時應注意驗證這個限制條件。我在實現模型時未加入任何出錯流程控制。X不能為0。 方程模型為 public override double[] buildFormula() 得到系數數組，存放順序與模型系數相反，即該數組中系數的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預測函數，根據模型得到預測結果。 public override double computeR2()
標簽： HyperbolaRegress 模型 方程 cs
上傳時間： 2014-11-30
上傳用戶：youke111
對數回歸方程 LogarithmRegress.cs 方程模型為 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系數數組，存放順序與模型系數相反，即該數組中系數的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預測函數，根據模型得到預測結果。 public override double computeR2() 計算相關系數（決定系數），系數越接近1，數據越滿足該模型。
標簽： LogarithmRegress buildFormula override public
上傳時間： 2014-01-23
上傳用戶：330402686
摘要：基于語音狀態模型的語音增強算法是當前語音信號處理的研究熱點。把通常的LPC語音模型修正后，將得到兩個語音模型：時變AR 模型、時變雙AR模型。但是利用這些模型增強語音時，都沒有考慮到語音的清音、濁音區別。為此本文引入了語音清濁音狀態空間模型，這種模型在描述語音方面比時變AR模型、時變雙AR模型要強，而且物理含義明顯 同時在用含噪語音信號預測純凈語音信號時，引入遺忘因子和粒子濾波算法以降低計算復雜性，減小運算量。實驗證明，增強后的語音信號信噪比有一定提高．且優于傳統的LPC模型.
標簽： LPC 語音 模型 狀態
上傳時間： 2015-12-25
上傳用戶：我們的船長
時間序列分析中對于平穩時間序列建立模型，并實現模型的預測。
標簽： 時間序列 分 模型
上傳時間： 2016-02-28
上傳用戶：cjf0304
成本預測系統，采用二次線形回歸模型，采用access數據庫，也屬于人工智能的領域
標簽： 預測系統
上傳時間： 2014-02-27
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