说明：BP神经网络的预测实例分析并附有详细的解释

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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：一个很好的bp神经网络预测程序实例，有较好的预测精确性

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说明：运用GA遗传算法优化BP网络，对风电功率进行预测，含实际数据和案例。

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说明：采用粒子群算法PSO优化BP神经网络，进行风电功率预测，含实际数据和案例。

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说明：用遗传算法为 BP 神经网络优化权值，使网络具有快速学习网络权重的能力，并且能够摆脱局部极小点的困扰。遗传算法的全局搜索能力来弥补BP算法全局搜索能力不足，实例证明，这种预测模型比BP网络预测模型具有更高的精度。

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说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 神经网络预测的一个实例分析。

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说明：包含优化类的几个简单示例程序，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，粒子图像分割及匹配均为自行编制的子例程，部分实现了追踪测速迭代松弛算法，可以广泛的应用于数据预测及数据分析,MIT人工智能实验室的目标识别的源码。

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说明：采用最先进的殖民竞争算法Imperialist competition algorithm优化BP神经网络的初始权值、阈值，进行风电功率预测，带数据和实例，ica为主程序

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说明：几种前向神经网络的应用实例，用matlab编的源代码

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