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Thepopulatonmodelprocedure
- A题：人口模型 一． 题目 请在人口增长的简单模型的基础上。 （1）找到现有的描述人口增长，与控制人口增长的模型； （2）深入分析现有的数学模型，并通过计算机进行仿真验证； （3）选择一个你们认为较好的数学模型，并应用该模型对未来20年的某一地区或国家的人口作出有关预测； （4）就人口增长模型给报刊写一篇文章，对控制人口的策略进行论述。
基于BP神经网络的厦门楼盘走势预测
- 本文基于BP神经网络应用于预测的原理，提出预测步骤及预测可行性，探讨建立基于BP神经网络的预测模型的关键技术，包括样本的选取与预处理、输入输出变量的选取、隐层节点数的确定、初始权值和阈值的选取、激活函数、训练算法与参数的选取，最后建立合理的网络模型；结合住宅市场的实际情况，建立两类BP 神经网络预测模型：基于时间序列的趋势预测模型以及基于影响因素的回归预测模型，即分别采用神经网络趋势预测和回归预测的思路，把住宅市场的供给、需求与房价的
excelreader
- 经济分析软件的设计与实现 摘 要：经济预测在现代经济生活中的作用变的越来越重要。它是企业确定政策，进行决策和制定计划的依据；是提高经营管理水平、改善计划工作的重要内容。该系统以某一燃气公司2001-2005年的历史数据信息为基础。它实现对公司的历史经营、客户发展状况进行统计和分析，然后根据分析结果采用合适的经济数学方法对历史数据作运算得出所需要的预测结果。本文首先对燃气公司的2001-2005年数据表中的历史数据作详细分析；其
Thepopulatonmodelprocedure
- A题：人口模型 一． 题目 请在人口增长的简单模型的基础上。 （1）找到现有的描述人口增长，与控制人口增长的模型； （2）深入分析现有的数学模型，并通过计算机进行仿真验证； （3）选择一个你们认为较好的数学模型，并应用该模型对未来20年的某一地区或国家的人口作出有关预测； （4）就人口增长模型给报刊写一篇文章，对控制人口的策略进行论述。 -A title: Population Model 1. Topic
arma
- 改良arma算法测试用例 一、预测模型ARMA： 1、输入： 输入为一组历史数据，如__pre.bin 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10（__pre.bin为可执行程序，1 2 3 4 5 6 7 8 9 10是历史数据），该向量组至少包含一个数据。 2、输出： 该方法只对一组已知数据进行一步预测，返回值只有一个；利用该方法，1 2 3 4 5 6 7 8 9 10的下一个值为10.9989。 3、测试报
SVM_Short-term-Load-Forecasting
- 优秀论文及配套源码。首先阐述了负荷预测的应用研究现状，概括了负荷预测的特点及其影响因素，归纳了短期负荷预测的常用方法，并分析了各种方法的优劣；接着介绍了作为支持向量机（SVM）理论基础的统计学习理论和SVM的原理，推导了SVM回归模型；本文采用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型，根据浙江台州某地区的历史负荷数据和气象数据，分析影响预测的各种因素，总结了负荷变化的规律性，对历史负荷数据中的“异常数据”进行修正，对负荷预测中要考虑的相关因
system3
- 模型预测控制算法是以模型为基础，同时包含有预测的原理；另外，作为一种优化控制算法，它还具有最优控制的基本特征。 -Model predictive control algorithm based on model, and contains prediction of the principle, In addition, as a kind of optimal control algorithm, it also has the
灰色预测
- 1.灰色预测领域的权威书籍，详细介绍灰色预测模型。 2.经典灰色预测案例，并附有matlab操作程序，简单明了。(1., gray prediction authority books, detailed descr iption of the gray forecasting model. 2. classic gray forecasting case, and accompanied by MATLAB ope
acado-stable
- ACADO matlab工具包，适用于最优控制；模型预测控制(ACADO Integrators and algorithms for direct optimal control, model predictive control and parameter estimation to MATLAB.)
指数模型
- 指数平滑法（Expinential smoothing method）的思想也是对时间序列进行修匀以消除不规则和随机的扰动。该方法是建立在如下基础上的加权平均法：即认为时间序列中的近期数据对未来值的影响比早期数据对未来值得影响更大。于是通过对时间序列的数据进行加权处理，越是近期的数据，其权数越大；反之，权数就越小。这样就将数据修匀了，并反映出时间序列中对预测时点值的影响程度。根据修匀的要求，可以有一次、二次甚至三次指数平滑。(Expon
模型预测直接转矩
- 基于模型预测的永磁同步电机直接转矩控制，通过建立其预测模型，并且评估每个电压矢量作用所产生的结果，选择最优的电压矢量并得到其PWM信号施加到变压器上以此来控制PMSM的转矩。该文件包含仿真文件，但是不包含模型预测控制的程序，程序获取方式在文件中(Direct torque control of permanent magnet synchronous motor based on model predictive control is
永磁同步电机直接转矩控制模型
- 绝对是论坛里面最优秀的pmsm_DTC仿真了 1.按照文件中的参考文献一步一个脚印搭建的永磁同步电机直接转矩控制模型，参数也经过本人一步一步调试过了，控制效果非常好，波形非常好。 2.参考文献也在文件中，良心之作。 模块也非常清晰，房子模块化非常分明，一个模块实现一个功能，非常适合你拿去做毕业设计，也非常适合新手学习。 3.采用dq轴的磁链模型，避免了积分器的使用，因此解决了磁链估算值中直流量
模型预测控制
- 基于模型预测控制的无人驾驶车辆轨迹跟踪问题研究(Research on trajectory tracking problem of driverless vehicle based on model predictive control)
小波神经网络的时间序列预测-短时交通流量预测
- 本文采用小波神经网络进行交通流量预测，短时交通流量存在随机性和非线性因素，影响预测的准确性。传统预测模型难以反映交通流量变化特点，同时传统神经网络易陷入局部极小值，泛化能力差，交通流量预测精度低。为了提高短时交通流量预测精度，提出一种小波神经网络的短时交通流量预测模型。小波神经网络可以对短时交通流量随机性、不确定性进行局部分析，并进行非线性预测，验证了模型的有效性，进行了对比试验。验证结果表明，小波神经网络提高了短时交通流量预精度，预测
SISO_MPC
- 单输入单输出有约束的模型预测控制算法，阶跃响应动态矩阵预测模型，优化算法采用有效集法求二次规划问题(Single input and single output constrained model predictive control algorithm, step response dynamic matrix prediction model, optimization algorithm using effective set m
基于极限学习机的预测
- 针对非线性预测问题，建立极限学习机的预测模型，将数据样本分为训练样本和测试样本，并采用误差指标进行评价。(Aiming at the problem of non-linear prediction, the prediction model of extreme learning machine is established. The data samples are divided into training samples and
mpc
- 一种基于matlab的模型预测mpc算法(A model based on matlab predicts the MPC algorithm)
NiBianQi
- 模型预测电流控制其控制思想基于以下原理：首先，功率变换器产生的开关状态个数有限，且通过建立模型可以预测每一个开关状态下被控变量的对应变化特性；其次，定义价值函数评价被控变量的预测值，为判别最优有限开关状态提供依据；最后，计算出每一种开关状态下的价值函数值，以此评价每一种开关状态下被控变量预测值的优劣，选择出最优的开关状态并应用。(The control idea of model predictive current control i
股票预测-最小二乘
- 采用最小二乘法进行MATLAB编写，开盘为输入，收盘为输出。1-600个数据为训练样本集，601-700为预测样本。先对数据进行标准化处理，再利用最小二乘法对模型进行预测，最后进行反标准化处理后输出。(The least square method is used to compile MATLAB. The opening is input and the closing is output. 1-600 data are train
BP神经网络股票预测
- 在600085这个数据表中，以XZSLX综合作为输入，以收盘价作为输出 以前595个数据作为训练样本，后100个数据作为实际输出。 通过训练数据建立模型，最终输出100个预测的股票收盘价。 将预测的收盘价和实际的收盘价进行对比并求取误差，从而判断所建立模型的准确性。 RBF神经网络调用newff函数实现。(In the data table of 600085, XZSLX synthesis is used as input and