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基于小波神经网络(WNN)的数据预测(Python源码和数据集)

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简介：
本项目采用Python实现的小波神经网络（WNN）算法用于数据分析与预测，并包含相关数据集。通过结合小波变换与人工神经网络，有效提高预测精度。 压缩包主要包括用于数据预测的小波神经网络（WNN）源码及相关的数据集。其中，`WNN.py`主要用于使用训练数据集进行模型训练，并生成对应的训练后模型参数；而`test.py`则主要利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)等指标以及预测差值的分布情况。此外，压缩包中还包含用于训练和测试的数据文件：`train.csv`为训练数据集，`test.csv`为测试数据集；`.npy`文件则保存了模型训练过程中生成的权值、平滑因子及伸缩因子等参数。

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  • 基于小波神经网络(WNN)的数据预测(Python源码和数据集)
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    本项目采用Python实现的小波神经网络（WNN）算法用于数据分析与预测，并包含相关数据集。通过结合小波变换与人工神经网络，有效提高预测精度。 压缩包主要包括用于数据预测的小波神经网络（WNN）源码及相关的数据集。其中，`WNN.py`主要用于使用训练数据集进行模型训练，并生成对应的训练后模型参数；而`test.py`则主要利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)等指标以及预测差值的分布情况。此外，压缩包中还包含用于训练和测试的数据文件：`train.csv`为训练数据集，`test.csv`为测试数据集；`.npy`文件则保存了模型训练过程中生成的权值、平滑因子及伸缩因子等参数。
     
  • 基于BP神经网络的数据预测（附Python代码和数据集）
    优质
    本项目利用BP神经网络进行数据分析与预测，并提供详细的Python实现代码及所需数据集，适合机器学习初学者实践。 实现基于Python的BP神经网络数据预测模型。压缩包中的文件包括：源码BPNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，并生成对应的训练后模型参数；test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等；train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的权值和阈值。
     
  • 基于模糊神经网络(FNN)的数据预测(Python源码及数据集)
    优质
    本项目运用Python编程语言和模糊神经网络（FNN）算法进行数据分析与未来趋势预测，配套提供完整代码及训练所需数据集。适合机器学习爱好者深入研究。 使用Python实现模糊神经网络（FNN）用于数据预测。压缩包中的源码文件FNN.py主要用于利用训练数据集进行模型训练，并生成对应的训练后模型参数；test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等。其中，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件则包含训练后生成的隶属度函数中心点、宽度向量和权值参数。
     
  • 基于径向基函数神经网络的数据预测（附Python代码和数据集）
    优质
    本项目采用径向基函数神经网络进行数据预测，并提供详细的Python代码与相关数据集，适用于学术研究及应用开发。 基于径向基神经网络（RBFNN）的数据预测模型采用Python实现。压缩包中的源码文件RBFNN.py包含了模型的训练过程，在训练结束后会保存训练好的模型参数。test.py主要用于利用已训练的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括各种误差指标等信息。此外，.npy文件中包含训练后生成的中心点、宽度向量等相关参数。train.csv为用于训练的数据集，而test.csv则是用来验证模型性能的测试数据集。
     
  • 基于Elman神经网络的数据预测
    优质
    本研究运用Elman神经网络模型进行数据预测分析，探讨其在时间序列预测中的应用效果及优势。 本代码主要使用MATLAB工具对Elman神经网络进行仿真，以实现电力负荷模型的预测。
     
  • 基于GA-WNN神经网络的交通流量预测.pdf
    优质
    本文提出了一种结合遗传算法优化的广义回归神经网络模型（GA-WNN）用于交通流量预测，以提高预测精度和效率。 本段落档介绍了基于GA-WNN神经网络模型的交通流量预测方法。该研究通过结合遗传算法与广义回归神经网络（WNN），提出了一种新的优化策略来提高交通流量预测精度，为智能交通系统提供了有效的解决方案和技术支持。
     
  • 基于BP神经网络的数据预测Matlab代码
    优质
    本项目提供了一个使用Matlab编写的基于BP（Backpropagation）神经网络的数据预测程序。通过优化算法调整权重，实现对数据趋势的有效预测，适用于多种数据分析场景。 这段文字描述了一个用BP神经网络进行数据预测的MATLAB源代码。该代码可以直接运行，并且详细地实现了神经网络预测过程，而无需调用工具箱，这有助于初学者理解神经网络的工作原理。此外，代码简洁易懂，希望能对MATLAB爱好者有所帮助。
     
  • 基于MATLAB的BP神经网络在小规模数据集上预测电力负荷（附带源码和数据集）.zip
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB实现的BP神经网络模型，旨在针对小规模数据集进行电力负荷预测。内容包括详细的代码示例及配套的数据集，便于学习与实践。 Java小项目：一个仿飞机大战游戏的实现 这个小项目是一个模仿经典“飞机大战”游戏的Java应用程序，旨在帮助学习者实践和完善他们的编程技能。通过该项目，开发者可以了解基本的游戏设计原理、对象导向编程技巧以及如何使用Java进行图形界面开发。 由于原文中没有包含具体的联系方式或链接信息，在重写时保留了项目的主题描述，并去除了不必要的重复内容。
     
  • 基于Matlab的小波神经网络和BP神经网络（不含工具箱及含数据集）
    优质
    本研究利用MATLAB实现小波神经网络与BP神经网络算法对比分析，实验包含使用与不使用内置数据集的情况。 在MATLAB中手动实现两种神经网络，并通过逐个求导运算来执行梯度下降，而不是使用矩阵方法，这样读者可以更容易理解每个权重和阈值的更新过程。此外，代码还考虑了多输出问题的梯度下降，因此用户只需调整输入参数即可轻松应用。
     
  • 基于BP神经网络的数据预测实现
    优质
    本研究运用BP（反向传播）神经网络技术进行数据预测分析，探讨其在复杂数据集上的应用效果与优化策略。 通过使用BP神经网络并基于历史数据的学习来预测未来数据的变化情况。