说明:Elman神经网络建立建筑物电力负荷预测模型中遇到的几个关键问题有,数据归一化处理、输入输出样本的选取、隐含层节点数的确定;分别建立Elman神经网络模型,并利用某栋建筑物实际历史电力负载数据进行预测,分析比较与实际数据值的预测精度,得出了一个有效的数据预测模型。
说明:使用ELMAN进行负荷预测,并通过仿真的到误差,隐含层数值。
说明:此文件中包括了EEMD源程序,并通过真实的轴承故障数据运用EEMD与小波降噪相结合的方法对信号进行消噪处理,降噪结果明显。
说明:内含两个数据集---iris_data和classsim,分别为艾瑞斯花和红酒的分类训练数据。分别用这两个数据集对极限学习机(ELM)进行训练,并测试ELM的分类效果。
说明:用隐马尔科夫模型进行未来天气的预测,并设计了一个GUI的交互界面。