GRNN网络相关论文
传统的系统辨识方法大多建立在模型结构已知的基础上,需要过多的先验知识。而现实中存在的大量非线性时变系统,其先验知识匮乏,模......
本文将机器学习中的知识动态获取体现在神经网络的方法中,从而研究神经网络的函数逼近方法,首先分析了神经网络在函数逼近中应用的......
文中参照风电场原始数据,依据风速的特性,提出了一种基于EMD-GRNN和概率统计结合的短期风速预测算法。首先对原始数据进行预处理,......
探讨广义回归（GRNN）神经网络在企业盈利能力预测上的优势及应用前景．利用文献资料、MATLAB7．0软件中的神经网络工具箱分剐构建企业盈利......
研究了偏最小二乘（partial least squares，PLS）与广义回归神经网络（generalized regression neural networks，GRNN）联用在近红外光谱多组......
本文根据采集的实际运行数据,利用神经网络较好的高度非线性映射性能,通过对后传播网络（BP网络）和广义回归神经网路（GRNN网络）的优化设......
以CO2气体保护焊为研究对象,通过对其碳排放特性进行分析,综合考虑物料、能源及工艺三个碳排放源,建立了焊接工艺碳排放特性函数;......
通过对GRNN网络分析, 导出了网络参数spread与平方指数相关函数参数r0之间的关系, 提出了基于GRNN的计算相关距离和拟合相关曲线的......
K公司是一家从事某品牌木浆进口销售的国际贸易公司。随着国内木浆市场的不断发展和公司经营竞争压力的不断增大。如何利用高质量......
本文利用径向基网络的一种变化形式——广义回归神经网络(GRNN)提出了基于广义回归神经网络的函数逼近方法,利用matlab中的神经网......
偏最小二乘(partial least squares,PLS)与广义回归神经网络(generalizedregression neural networks,GRNN)联用对土豆样品建立起......
证券市场千变万化,但在变化中往往隐藏着内在客观规律。本文尝试探求证券价格波动的变化规律,从而在某种程度上实现对价格的预测。......
负荷预测的研究工作对于电力系统的安全、经济、可靠运行乃至国家经济的发展都有十分重大的意义。针对短期负荷预测的精度要求高、......
传统局域均值分解（LMD）算法采用滑动平均法计算局域均值函数和局域包络函数,易造成过平滑,影响分解精度。文章提出采用Akima插值法分......
摘要目的整理某市1985年2008年猩红热月发病率资料,探讨单纯求和自回归滑动平均（ARIMA）模型和求和自回归滑动平均模型与广义回归神经......
股票市场具有高收益和高风险并存的特性,关于股市分析和预测的研究一直被人们所重视。但股市受到政治、经济等多方面因素的影响,其......
