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。

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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：根据小波神经网络原理在matlab环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测

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说明：基本分类、预测、回归算法，适合初学者学习，具有注释性，易于理解。

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说明：利用回声状态神经网络进行时间序列预测.预测效果非常好

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说明：用小波神经网络变换对时间序列信号进行预测，并做了测试，效果很好，请参考

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说明：bp神经网络在人口预测上的应用，可以根据前几年的人口数值预测出以后的人口数值

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说明：在matlab中用lvq神经网络实现交通事故持续时间的预测

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