说明:GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测
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说明:用广义回归神经网络预测时间序列数据的MATLAB源代码。
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说明:基于广义回归神经网络的货运量预测的源代码,可以直接编译运行。并且里面有详细的代码注释。
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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:为了使得回归分析的结果更加直观,我调用regstats函数,编写了一个更为实用的函数:reglm,代码如下(代码中有调用方法和例子)。
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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:matlab算法集合打包,包括:数据拟合,数学规划,递推关系式的作图程序,最小生成树Prim算法,顶点覆盖近似算法,哈密尔顿回路,画等温线,离散优化,模拟退火应用,生成全排列矩阵,时间序列分析程序,中国大学生数学建模竞赛题解以及最短路径等等。
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说明:随机调制信号下的模拟ppm,滤波求和方式实现宽带波束形成,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,现代信号处理中谱估计在matlab中的使用,计算加权加速度,研究生时的现代信号处理的作业。
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说明:支持向量机 (SVM) 第一次听到于 1992 年,由宝狮、 尺管和在柯尔特-92 Vapnik 介绍。支持向量机 (支持向量机)是一套用于分类和回归的相关监督的学习方法。他们属于一个家庭的广义线性分类器。另一项条款,在的支持向量机 (SVM) 是一个分类和回归的预测工具,使用机器学习理论来最大化同...
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说明:主要是基于mtlab的程序,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归,包括AHP,因子分析,回归分析,聚类分析,分数阶傅里叶变换计算方面,Matlab实现界面友好,包括广义互相关函数GCC时延估计。
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