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s23uan
- 本程序时基于混沌理论和ELMAN神经网络的短期负荷预测,能取得很好的预测效果,直接使用该程序就能实现电力短期负荷预测,同样使用于其他类型的时间序列预测-the procedures based on chaos theory and neural networks ELMAN short-term load forecasts, can be achieved very good results forecast, the direct
RMSD
- RMSD: Root Mean Square Deviation 是一种在分子模拟及预测中很常见的评价标准,通过Jacobi变换来的到一个大分子和目标分子的相似程度。常用来评价一个三维结构的预测结果是否足够准确.作者主页http://dillgroup.ucsf.edu/~bosco/ 压缩包里的html里还包括有Python代码-RMSD : Root Mean Square Deviation is a molecular si
2501425708
- 此程序用提升法实现第二代小波变换 %% 我用的是非整数阶小波变换 %% 采用时域实现,步骤先列后行 %% 正变换:分裂,预测,更新; %% 反变换:更新,预测,合并 %% 只做一层(可以多层,而且每层的预测和更新方程不同)-the procedure used to upgrade method is the second generation wavelet transform%% I use a non-inte
shenjingwangluojiemian
- 用matlab编的神经网络预测方面的界面,希望对大家有用-using Matlab addendum to the neural network forecasting interface, it may be useful to hope
ChaosToolbox1p0_trial
- 混沌时间序列分析与预测工具箱 Version1.0 (Chaotic Time Series Analysis and Prediction Matlab Toolbox - version 1.0) -chaotic time series analysis and forecasting toolbox Version1.0 (Chaotic Time Series Analysis and Prediction of M
2Dwavelet
- 此程序用提升法实现第二代小波变换 %% 我用的是非整数阶小波变换 %% 采用时域实现,步骤先列后行 %% 正变换:分裂,预测,更新; %% 反变换:更新,预测,合并 %% 只做一层(可以多层,而且每层的预测和更新方程不同)-the procedure used to upgrade method is the second generation wavelet transform%% I use a non-inte
jra78
- 短期负荷预测通常是指24小时的日负荷预测和168小时的周负荷预测,本文主要预测的是日平均负荷,对于短期负荷预测-short-term load forecasts usually refers to the 24-hour daily load forecasting and 168 hours a week load forecasting, In this paper, the forecast is the average loa
wavePredict
- 随着新的数学工具小波分析的实用化为基于NN负荷预测模型性能的改善提供了理论依据对于电力系统负荷非线性时间序列的辨识在预测方法研究中应给予重视在本文所用的基于小波原理和NN融合的预测原理是具有强的非线性时间序列的辩能力由研究和仿真表明它能有效提高预测的精度-with new mathematical tools wavelet analysis based on NN into practical load forecasting mod
PowerPredict
- 本文采用模糊数学和优化理论建立起一套预测模型由计算机自动预测电力负荷从而保证了预测结果的正确性和可信度通过对深圳市远景年电量预测的实例表明该方法是可行而有效的 -this fuzzy optimization theory and mathematical model to establish a set automatically by a computer forecasting electricity load so guar
Powerly
- 本文分析小波神经网络的特点重点研究在电力负荷预测中连续小波神经网络与BP神经网络相比具有的优缺点对认识和应用小波神经网络具有重要意义算例表明在网络结构相同的情况下连续小波神经网络比BP神经网络具有更高的预测精度-wavelet analysis of this neural network research focused on the characteristics of the power load forecasting cont
PredictPower
- 为提高了短期负荷预测的精度根据季节气候的不同做不同的模糊处理并建立专家处理系统对天气做的模糊处理使预测结果令人满意-to a rise in short-term load forecasting accuracy under different seasonal climate so different fuzzy treatment and the establishment of the Expert Jimmy system f
AIandPredict
- 短期负荷预测对电力系统的经济和安全运行有重要作用随着人工智能技术和高深数学理论的发展,为负荷预测研究开辟了新途径和新方法电力市场竞争机制引入对负荷预测提出新要求各种随机因素对负荷预测的影响尚未取得完善研究方法据此对负荷预测的研究一直是人们研究的热点本文是根据课题组研究工作在总结的基础上重点介绍模糊集理论数据挖掘小波分析混沌理论的负荷预测研究 关键词短期负荷预测智能技术模糊集理论数据挖掘小波分析混沌理论-short-term load
SGNNexperiments
- 用matlab编写的基于自生成神经网络(self-generated neural network)的预测方法(包含数据集)-prepared using Matlab based on the self-generating neural network (self-generated ne ural network) forecasting methods (including data sets)
ChaosToolbox1p0_trial
- 混沌时间序列预测工具箱,包括了李雅普诺夫指数、分形纬、嵌入纬以及神经网络预测-chaotic time series forecasting tool kit, including the Lyapunov exponent, fractal-wai, Wei and embedded neural network prediction
TISEAN_3.0.1
- 时间序列工具,用于时间序列分析,预测,功能十分强大。-time series tool for time series analysis, forecasting, functional very strong.
bppaper12344321
- BP神经网络在盒形件坯料外形预测中的应用 .论文-BP neural networks in box-shaped pieces of blank shape forecasting applications. Papers
ARMCSharp
- C#编写的AR(M)趋势预测模型函数,包括AR模型参数值计算,预测函数,还有LDLT计算三角矩阵方程函数-prepared by the AR (M) trend forecasting model function, including the AR model parameter values, the predictive function. There LDLT triangular matrix equation calcul
GM(1_1)
- GM(1,1)模型1-4 1:GM(1,1)模拟模型,在matlab中的输入方法为gm1(x),x指要模拟的序列。 2:GM(1,1)预测模型,在matlab中的输入方法为gm2(x,K),x指要模拟的序列,K指从以后序列第一个数据算起的第k个待预测数据。 3:GM(1,1)群模拟模型,在matlab中的输入方法为gm3(x),x指要模拟的序列。 4:GM(1,1)群预测模型,在matlab中的输入方法为gm4(x,K)
Hune2
- 用预测分析法实现的语法分析,预测分析表要手动生成-with Forecast and Analysis Method syntax analysis, forecasting analysis must be made manually generated. .
2007430193367
- 现在发布销售预测系统PDP,该系统同样出自ILog公司,是目前不多的销售预测系统中最优秀之一. 运行平台: Windows -now released sales forecasts PDP system, the system ILog from the same company, is not much of the sales forecasting system one of the most outstanding. Pl