说明：gm1n.m GM(1,N)模型,程序功能:利用GM(1,N)模型进行预测。

GM

说明：适用于matlab的最小二乘支持向量机的工具箱，里面含有很多调用的函数。

Matlab 最小二乘 向量机 工具箱

说明：这是一个matlab神经网络的简单应用，主要用于预测光伏出力，输入为温度湿度等因素，输出为光伏出力。

neural-network-pv 光伏-出力 温度预测 光伏预测 神经网络

说明：给出了一种用径向基函数神经网络（RBFNN）进行建模和模式识别分方法。用径向基函数神经网络（RBFNN）建模进行数据预测。用两种特殊的径向基函数神经网络（GRNN和PNN）进行数据分类，并对分类结果进行对比。

PNN分类 happydnm RBF GRNN神经网络 RBFNN函数

说明：旅游行业需求分析婶予促进我目各地区的经济发展和文化交流都有着重要的意叉。由于旅游行业的。小样本，膏信息，不确定”性， 旅游市场可以看做是一个巨大的灰色系统。皋文竹对旅游需求同题进行了详细的研完，提出了基于灰色表镜理论的多元数学预测模型GM (1，N)．合理分析诸多因素对旅游需求的综合影响，可以很好的...

GM-(1,n) residue-model 旅游需求模型 预测人数 北京-旅游

说明：根据相关数据，预测未来几年的情况，有残差，有相关系数。

预测未来 matlab 预测

说明：灰色预测模型GM（1，N），可以多因素分析，可对未来数据进行预测。 程序可直接运行，可以更换数据。 预测未来数据时，只需修改T值，以及因变量数据；否则T=0即可。 例如，预测未来2个数据，T=2. 输入数据：因变量x1为400.因变量x2为50；因变量x1为450.因变量x2为90。

GM（1N）预测模型 灰色预测 GM1N gm1n模型 gm1n模型的优点

说明：针对货运量预测问题，建立广义神经网络，对货运量进行预测。同时建立了BP神经网络，通过预测误差进行比较。

广义误差回归 GRNN误差 神经网络 GRNN BP-广义误差

说明：采用相似日和BP神经网络算法，对光伏处理进行预测。

光伏预测 相似日算法 BP光伏预测 光伏预测 相似日预测

说明：基于Matlab的指纹识别程序，对指纹图像进行gabbor滤波、二值化、腐蚀等适当处理后 通过SVM等算法 可以识别出新指纹图像是否在原有数据库中。可以用于演示小型的指纹识别系统 。

指纹识别 指纹图像 gabbor滤波 二值化 腐蚀 SVM等算法