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:本案例是采用GRNN(径向基)神经网络预测水资源量,GRNN神经网络适合于小样本、高精度预测,本实例附有数据(不全),下载者可以直接将数据更改为自己的数据便可以使用。程序中使用了交叉验证方法,使预测精度大大提高。
说明:卷积神经网络很重要的MATLAB程序 对于正在学习卷积神经网络的人来说很难得
说明:分别用BP神经网络和RBF神经网络进行预测分析。首先读取数据样本,然后对样本进行随机排列,并分成训练样本和测试样本。由于每次运行,样本都是随机排列的,能够保证测试的有效性。
说明:bp神经网络算法用来秒速人脸特征数据的训练,最后可以对人脸的偏向做出预测,或者说是做出一个分类。bp神经网络算法用来秒速人脸特征数据的训练,最后可以对人脸的偏向做出预测,或者说是做出一个分类。
说明:基于BP神经网络的PID控制器控制一阶惯性加纯滞后的被控对象(加热炉),神经网络结构4-5-3,隐层输出层均使用sigmoid激活函数
说明:基于matlab语法的小波神经网络,建立神经网络模型,预测变换趋势