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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測-全文預(yù)覽

2025-06-16 05:59 上一頁面

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【正文】 根據(jù)樣本集進(jìn)行聚類(網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練) ? 應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測 ? 例五:基于 Kohonen網(wǎng)絡(luò)的地震預(yù)測 交通運(yùn)輸能力預(yù)測 ? 輸入向量: 8個主要影響因素 交通運(yùn)輸能力預(yù)測 ? 目標(biāo)向量:三個主要運(yùn)量 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) GRNN ? 線性層比較特殊 ? nprod環(huán)節(jié):純線性組合 GRNN與 RBF的區(qū)別 GRNN RBF 隱藏層 W1 P 可調(diào) B1 /srpead /srpead 線性層 W2 T 可調(diào) B2 無 可調(diào) 基于 GRNN的貨運(yùn)預(yù)測 ? 例六:基于 GRNN的交通運(yùn)輸能力預(yù)測 ? 數(shù)據(jù)歸一化 ? 創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò) ? 通過測試選擇 spread參數(shù) 股市預(yù)測 ? 股市中的數(shù)據(jù)看做一個時間序列 ? 前 N個值作為輸入 ? 后 M個值作為輸出 股票數(shù)據(jù) 例七:基于 RBF網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測 ? 將 3天的股票數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入向量 ? 輸出為當(dāng)天的股票價(jià)格, M=1 ? 樣本個數(shù)
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