【数学建模】（二）：数据处理方法：灰色预测+MATLAB神经网络模型+插值与拟合数据处理方法灰色系统模型神经网络模型MATLAB函数相关介绍网格初始化函数网络训练函数网络泛化函数神经网络的拟合神经网络的分类插值一维插值反距离权重发（IDW） 数据处理方法灰色系统模型原始数据必须等时间间距。处理思路：首先对原始数据进行累加，弱化原始时间序列数据的随机因素，建立微分方程。 最终模型式子。 昂，，不想
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2023-11-09 06:44:21
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文章目录前言灰色预测灰色关联度比较灰色关联度案例灰色预测模型累加累减加权邻值生成灰色模型ＧＭ(1,1)模型推导灰色预测示例题目解题级比检测累加处理带入模型算a b误差运算代码关联代码预测代码总结 前言本片博文只是一篇笔记博文，略有不当之处请务必多多指正！望各位大佬不吝赐教！灰色预测何为灰色预测，这个历史就不多说了。我们更加关心的是这个玩意他能够干什么，适合那些方面的预测，以及相关的原理是什么？对
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2024-01-11 15:08:50
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伤寒、副伤寒流行预测模型（BP神经网络）的建立由于目前研究的各种数学模型或多或少存在使用条件的局限性，或使用方法的复杂性等问题，预测效果均不十分理想，距离实际应用仍有较大差距。NNT是Matlab中较为重要的一个工具箱，在实际应用中，BP网络用的最广泛。神经网络具有综合能力强，对数据的要求不高，适时学习等突出优点，其操作简便，节省时间，网络初学者即使不了解其算法的本质，也可以直接应用功能丰富的函数
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2023-08-24 20:42:38
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用BP神经网络做数据预测有两种形式：1.根据自身已有的数据预测未来的数据。 比如：根据2000-2012年已知GDP的值预测2013年GDP的值。求解：用2000，2001，2002的值作为输入，2003作为输出；然后以此类推，2001，2002，2003作为输入，2004作为输出； ......2009，2010，2011作为输入，2012作为输出。 预测：根据2010，2011，
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2023-05-24 15:33:58
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毫无疑问，优质的神经网络模型能够更加准确地预测股票未来走势。如何才能创建一个优质的神经网络模型呢？1.选择关联度高的因子举个例子，要预测一个人是男还是女，有以下两组因子可供选择：A. 头发颜色、皮肤颜色、是否双眼皮B. 是否长胡子、是否有喉结、体重这简直就是送分题，选项B几乎能够完全准确的预测出真实结果。所以要想创建优质的神经网络模型，必须选择关联度高的因子。 2.选择合理的神经网络架
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2023-07-05 21:09:36
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灰色系统的定义社会、经济、农业、工业、生态等许多系统，是根据研究对象所属的领域和范围命名的。在控制理论中，人们常用颜色的深浅形容信息的明确程度，如用“黑”表示未知信息，用“白”表示信息完全明确，用“灰”表示部分信息明确、部分信息不明确。相应地，信息完全明确的系统称为白色系统；信息完全不明确的系统称为黑色系统；部分信息明确、部分信息不明确的系统称为灰色系统。对另一类系统诸如社会系统、农业系统、生态系
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2024-04-23 09:10:25
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摘要摘要：以开花期番茄植株为研究对象，将定植后的番茄分为4个CO2浓度梯度处理组，利用无线传感器网络节点实时监测温室环境因子，包括空气温湿度、光照强度和 CO2浓度; 利用 LI-6400XT 型便携式光合速率仪进行光合日动态和环境因子交互影响实验测定。光合日动态组间差异性研究表明，对开花期番茄增施1000～1300μmol/mol 的 CO2时，可使番茄单叶净光合速率提高约 37.13%～
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2024-01-04 13:51:25
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科技创新 2m6钎第20期I科技创新与应用 基于时间序列的BP神经网络猪肉价格预测 张津张瑞斌 (成都理工大学管理科学学院，四川成都610059) 摘要：猪肉价格是不稳定的，起伏变化的，猪肉价格的预测是非线性，非平稳的问题“而神经网瘩具有很强的非线性、自组织、自学习能力．能够很好地处理非线性信息。文章选用基于时间序列的BP神经网络预测法，对猪肉的价格进行预测，对加大农民养殖利益以及防止生猪生产的市
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2023-09-17 10:58:36
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1 简介在人工神经网络的实际应用中, 大多数的人工神经网络模型是采用前馈反向传播网络 ( Back- Propagation Net work , 简称 BP网络 )或它的变化形式。它是前向网络的核心, 体现了人工神经网络最精华的部分。近年来 MATLAB因 其编程效率高, 易学易懂, 被广泛应用。比如BP神经网络已被广泛应用在非线性建摸、函数逼近、系统辨识等诸多方面, 但对实际问题, 其模型结构
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2023-05-25 20:20:53
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如何建立bp神经网络预测 模型。建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人执行BP_main程序，得到[2015, 5128
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2023-12-11 20:59:42
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本文主要为了解决如何用BP神经网络由历史的目标数据与因素数据去预测未来的目标数据。Bp神经网络的具体算法步骤与代码在网络上已经有很多大佬写过了，本文提供了将其应用于预测的方法。（附简单直接可使用代码） 开始我也在思考，简答来说bp神经网络从本质上来说就是个拟合的工具，用n种因素数据与训练好的权值w去以最优的非线性方式去拟合预测的目标数据。常规bp神经网络只能做到对目标数据的拟合而无法预测出未来数据
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2023-10-03 11:13:15
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一、BP神经网络简单介绍BP神经网络是一种人工神经网络，其主旨是一种进行分布式并行信息处理的数学模型。 其内部包含一个或多个隐含层。1、基本概念感知器代表BP神经网络中的单个节点。 其包含：输入项、权重、偏置、激活函数、输出。 下图可以看出其详细信息：其中Xi代表输入、Wi代表权重、b代表偏置、f代表激活函数。 引入偏置b的原因在于让其模型适用于更多情况。 图中的工作流程为：从输入端开始，沿着箭头
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2023-09-18 15:50:34
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如何人工神经网络来预测下一个数值newff函数建立BP神经网络，历史数据作为样本，例如前n个数据作为输入，输入节点为n。当前数据作为p，输出节点为1。隐层节点根据试凑法得到。通过matlab的train函数，得到训练好的BP神经网络。再将当前预测点的前n个数据作为输入，输出即为当前的预测值。求助：用神经网络做一个数据预测文案狗。下列代码为BP神经网络预测37-56周的销售量的代码：%x为原始序列l
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2023-07-05 21:03:35
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一、前言分类预测是分为二分类和多分类，多分类是标签类别为3个及3个以上，当然在代码实现上，多分类模型同样适用于二分类问题。此外，分类问题其实也是回归问题的延伸，先通过回归预测出具体数值，再通过预先设定的阈值来判别预测的类别。举例：如果类别分为0和1，阈值设置为0.5，如果通过训练，回归预测的数值0.2小于0.5，就划分为0类，如果预测出来的数是0.8，那么就划分为1类。BP神经网络进行
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2023-09-20 16:56:40
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一、源码地址及使用说明如果你是个非常暴躁的人，不想听任何废话，那么点下面的链接。https://github.com/KANADEM/Data_Prediction下载完成之后直接点击bat文件就可以看到你想要的结果。如果你稍微有一些耐心的话，下面红框中的文件夹可以不需要下载，直接利用PyCharm打开项目即可，但相关的包需要你自己安装，或者你可以一并下载，将工程的Interpreter指向这个文
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2023-09-15 19:42:26
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问题描述：两个excel表格 已知：第一个表格，每一行21个数值，前20个参数决定最后一个数值。一共1975行数据。 预测：第二个表格，每一行20参数，50行，预测每一行的20个参数对应的输出值。 第一个表格的部分数据：1.用excel数据训练模型并保存%% 清空环境变量
clc
clear
tic
%% 训练数据预测数据提取及归一化
%导入输入输出数据，数据和m文件在一个文件夹中。
data=x
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2023-06-05 10:42:21
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1基本概念（1）前馈神经网络就是数据是一层层向前传播的 （2）BP网络是最常见的一种前馈网络，数据输入后，一层层向前传播，然后计算损失函数，得到损失函数的残差，然后把残差向后一层层传播。2数值优化的BP网络训练算法2.1拟牛顿法拟牛顿法克服了梯度下降算法收敛慢以及牛顿法计算复杂的缺点。(以matlab2016a为例) （1）BFGS你牛顿法BFGS拟牛顿法在每次迭代中都要存储近似的海森阵，海森阵是
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2023-11-17 14:27:54
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bp的算法的推导：神经网络代码如下：import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
iris = datasets.load_iris()
train_data, test_data, train_label, test_label = tra
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2023-07-04 11:45:27
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如何建立bp神经网络预测 模型。建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人执行BP_main程序，得到[2015, 5128
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2023-07-29 11:48:42
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、BP 网络的设计 二、BP 网络的数学模型三、BP 网络的学习与初始化四、LSTM结构 五、模型求解与数据分析 部分源代码实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少
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2024-01-30 10:19:23
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