说明：这是很好的工具，为预测，径向基神经网络的遗传算法优化你可以用它来预测时间序列如股票市场。
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说明：RNN网络连接权值的学习修正使用BP算法，由于网络隐含层结点中的作用函数采用高斯函数，从而具有局部逼近能力．此为该网络之所以学习速度快的原因．此外．由于GRNN中人为调节参数很少．只有一个阈值．网络的学习全部依耐数据样本，这个特点决定网络得以最大可能地避免人为主观假定对预测结果的影响。
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说明：针对传统灰色预测模型无法处理以及难以寻找统计规律的小样本数据，通过对序列之间灰色关联度物理含义的分析，挖掘序列内部以及序列之间的数据变化规律，并在此基础上构建了一种新的灰色预测模型
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说明：这个程序可以用于时间序列预测。不同的时间序列可以使用如： 风速、 用电负荷或价格信号。它可用于预测在未来几个小时。
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说明：用模糊信息粒化的方法和SVM相结合，来进行预测，并且分别针对有归一化和无归一化两种方法来进行，并且是动态实时预测！
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说明：运用matlab，根据历史数据进行的多项式拟合，可对今后的数据进行预测
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说明：BP神经网络预测实例，内有详细注释，程序通用性很好，只需简单适当修改，适合初学者。
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说明：遗传算法优化BRF神经网络的matlab程序，可直接用于预测。
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说明：灰色预测系统的Matlab的工具箱，可以快速使用简单的灰色预测，进行学习
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说明：GA-SVM预测数据，输入训练样本，运用测试样本测试
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