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預(yù)測(cè)模型

預(yù)測(cè)模型是在采用定量預(yù)測(cè)法進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，最重要的工作是建立預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型。預(yù)測(cè)模型是指用于預(yù)測(cè)的，用數(shù)學(xué)語言或公式所描述的事物間的數(shù)量關(guān)系。它在一定程度上揭示了事物間的內(nèi)在規(guī)律性，預(yù)測(cè)時(shí)把它作為計(jì)算預(yù)測(cè)值的直接依據(jù)。因此，它對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度有極大的影響。任何一種具體的預(yù)測(cè)方法都是以其特定的數(shù)學(xué)模型為特征。預(yù)測(cè)方法的種類很多，各有相應(yīng)的預(yù)測(cè)模型。[1]

C-C方法計(jì)算時(shí)間延遲和嵌入維數(shù)計(jì)算Lyapunov指數(shù)計(jì)算關(guān)聯(lián)維數(shù)混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)

C-C方法計(jì)算時(shí)間延遲和嵌入維數(shù)計(jì)算Lyapunov指數(shù)計(jì)算關(guān)聯(lián)維數(shù)混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)

標(biāo)簽： Lyapunov 計(jì)算 C-C 延遲

上傳時(shí)間： 2015-03-17

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自組織系統(tǒng)Kohonen網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)于Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

自組織系統(tǒng)Kohonen網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)于Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，競(jìng)爭(zhēng)是這樣進(jìn)行的：對(duì)于“贏”的那個(gè)神經(jīng)元c，在其周圍Nc的區(qū)域內(nèi)神經(jīng)元在不同程度上得到興奮，而在Nc以外的神經(jīng)元都被抑制。網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程就是網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)根據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行自適應(yīng)、自組織的過程，經(jīng)過一定次數(shù)的訓(xùn)練以后，網(wǎng)絡(luò)能夠把拓?fù)湟饬x下相似的輸入樣本映射到相近的輸出節(jié)點(diǎn)上。網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)從輸入到輸出的非線性降維映射結(jié)構(gòu)：它是受視網(wǎng)膜皮層的生物功能的啟發(fā)而提出的。~..~

標(biāo)簽： Kohonen 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

上傳時(shí)間： 2014-01-06

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有關(guān)貝葉斯算法的java程序優(yōu)化計(jì)算和預(yù)測(cè)功能比較好用

有關(guān)貝葉斯算法的java程序優(yōu)化計(jì)算和預(yù)測(cè)功能比較好用

標(biāo)簽： java 貝葉斯算法程序優(yōu)化計(jì)算

上傳時(shí)間： 2014-01-09

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)bp算法程序

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)bp算法程序，可以對(duì)一組數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)

標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法程序

上傳時(shí)間： 2013-12-24

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一個(gè)支撐矢量機(jī)模型庫(kù)

一個(gè)支撐矢量機(jī)模型庫(kù)，詳細(xì)內(nèi)容參看壓縮包內(nèi)的FAQ

標(biāo)簽： 矢量模型庫(kù)

上傳時(shí)間： 2015-03-19

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開發(fā)環(huán)境:Matlab 簡(jiǎn)要說明:自組織特征映射模型(Self-Organizing feature Map)

開發(fā)環(huán)境:Matlab 簡(jiǎn)要說明:自組織特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，認(rèn)為一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受外界輸入模式時(shí)，將會(huì)分為不同的區(qū)域，各區(qū)域?qū)斎肽Ｊ骄哂胁煌捻憫?yīng)特征，同時(shí)這一過程是自動(dòng)完成的。各神經(jīng)元的連接權(quán)值具有一定的分布。最鄰近的神經(jīng)元互相刺激，而較遠(yuǎn)的神經(jīng)元?jiǎng)t相互抑制，更遠(yuǎn)一些的則具有較弱的刺激作用。自組織特征映射法是一種無教師的聚類方法。

標(biāo)簽： Self-Organizing feature Matlab Map

上傳時(shí)間： 2015-03-19

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svm預(yù)測(cè)論文

svm預(yù)測(cè)論文，基于粗糙理論的，感興趣可以查一下，還不錯(cuò)

標(biāo)簽： svm 論文

上傳時(shí)間： 2013-11-29

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線性自適應(yīng)預(yù)測(cè)濾波算法

線性自適應(yīng)預(yù)測(cè)濾波算法，用于擴(kuò)頻通信中的窄帶干擾信號(hào)的抑制，對(duì)搞窄帶干擾抑制的朋友會(huì)有所幫助！

標(biāo)簽： 線性濾波算法

上傳時(shí)間： 2013-12-20

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一種窄帶干擾抑制的非線性自適應(yīng)預(yù)測(cè)濾波算法！

一種窄帶干擾抑制的非線性自適應(yīng)預(yù)測(cè)濾波算法！

標(biāo)簽： 窄帶干擾抑制濾波算法非線性

上傳時(shí)間： 2013-12-21

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是MATLAB的BP預(yù)測(cè)程序

是MATLAB的BP預(yù)測(cè)程序，有實(shí)際參考價(jià)值，需要的就下吧

標(biāo)簽： MATLAB 程序

上傳時(shí)間： 2015-03-24

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