神经网络预测

嘉陵江水质模糊神经网络预测算法研究

BP神经网络是一种常用的神经网络算法，可解决各种复杂问题。在Matlab中，我们可以编写BP神经网络预测程序。以下是一个示例代码：首先，创建一个新的前向神经网络net_1：matlab net_1 = newff(minmax(P), [10, 1], {'tansig', 'purelin'}, 'traingdm');设置训练参数如下：matlab net_1.trainParam.show = 50; net_1.trainParam.lr = 0.05; net_1.trainParam.mc = 0.9; net_1.trainParam.epochs = 10000; net_1.

MATLAB神经网络案例分析Elman神经网络在数据预测中的应用，专注于电力负荷预测模型的研究。

该项目运用BP神经网络，分析交通流量数据，实现对未来交通流量的预测。

利用神经网络进行MG时间序列预测已被广泛探讨，介绍了使用Matlab代码的具体实现。

MATLAB实现的小波神经网络时间序列预测代码提供下载。

订单预测的难点，往往在于数据不全、波动大。灰色神经网络就挺适合应对这种情况。这个压缩包里的代码，用的是灰色系统配合神经网络，思路清晰，逻辑也比较严谨。 灰色系统理论，简单说就是能从有限、模糊的数据里找规律。像节假日、促销这种突发性变化，用常规模型不好搞，用灰色模型就灵活多了。 再加上神经网络那套自学习、非线性的本事，比如常用的LSTM，还能时间序列，这俩组合，预测效果还挺稳的。 代码应该是Python写的，结构清晰，几步搞定：数据预、灰色建模、神经网络训练，还有验证预测结果，挺完整一流程。 你要是刚接触灰色理论，建议先看看里面的数据生成方式；想练手建模的，可以直接改参数跑实验。跑出来的预测图，

基于 MATLAB 的 BP 神经网络股票预测项目，真的是一个挺实用的案例。用熟悉的工具，做点靠谱的预测，整个流程也比较清晰，从数据预到模型优化，全都涵盖了。如果你也在做金融相关的模型，用它练练手蛮合适。 MATLAB 的 BP 神经网络股票预测项目，整体结构算是比较完整的。从数据整理开始，比如收盘价、交易量那些，先来一波标准化，清洗干净后喂给网络，学习起来效率高，准确率也更稳。 输入层对应各类股票指标，输出层直接给出预测结果，中间的隐藏层就靠你来调参了，节点多了学得细，少了速度快。你可以先少来几层试试看，响应也快。 训练部分用的是经典的反向传播机制，误差一出来立马回头修正。用train函数跑

小样本场景下的光伏预测其实挺棘手的，尤其刚上线的电站，数据少得可怜。双层神经网络这招就挺有意思，把传统网络一拆为二，每层结构更精简，思路也清晰多了。再加上单步预测，输入输出都减负，响应也快，模型整体也更稳定。 影响光伏发电的因素本来就挺多，像天气、光照啥的。作者就巧妙地用了统计把天气因子融合进网络里，减少了建模的复杂度。你要是用过常规的神经网络预测，会发现这个改法还挺实用。 文末还用了真实数据验证过，结果也还不错，精度稳，数据需求也降了不少。适合那种数据刚起步的项目，友好。想做初步部署或者快速测试的可以试试看。 对了，想延伸了解的话，有几个还蛮对口的资源，像是 BP 神经网络光伏预测，还有个

小波神经网络的交通预测模型代码，挺适合做短时序列预测的开发场景，尤其面对非线性、非平稳的数据时，表现还蛮不错。数据预到模型训练一整套流程都有，结构也比较清晰，适合你快速上手。如果你在做智能交通或者实时预测方向的项目，不妨看看这份代码，说不定就能帮上忙。