Advertisement

利用MATLAB实现的人工神经网络用于预测美国死亡人数。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该博客的inputs文件以及配套的程序可从以下链接获取： 该链接提供了用于该项目的基础数据和代码实现，方便开发者进一步研究和应用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的BP神经网络在美国死亡人数预测中的应用
    优质
    本研究运用MATLAB平台构建BP神经网络模型，分析历史数据以预测美国未来年度的死亡人数，为公共健康政策提供科学依据。 该博客介绍了inputs文件以及相关的程序内容。文章详细描述了如何使用这些文件，并提供了相应的代码示例以帮助读者更好地理解整个过程。通过这种方式，作者希望能够为那些对这一主题感兴趣的用户提供有价值的参考信息。
     
  • MATLAB中的人工神经网络预测实例
    优质
    本实例介绍如何使用MATLAB进行人工神经网络预测，涵盖数据准备、模型建立及评估等步骤，适合初学者了解ANN在MATLAB中的应用。 神经网络在处理非线性问题方面具有独特优势，而预测控制对于解决有约束的边缘操作问题非常有效。因此，将这两种技术结合起来可以充分发挥各自的优点，为工业过程中遇到的非线性、时变、强约束以及大滞后等问题提供有效的解决方案。
     
  • 利用BP神经网络进行人口预测
    优质
    本研究采用BP（Back Propagation）神经网络模型对人口变化趋势进行预测分析，旨在探索更准确的人口预测方法。通过调整网络参数和训练数据优化预测结果，为政策制定提供依据。 基于BP神经网络的人口预测方法能够有效提高人口发展趋势的预见性与准确性。通过构建合适的模型结构并进行训练优化，该技术可以更好地捕捉人口变化中的复杂模式，并对未来趋势做出科学预判。这不仅为政府制定相关政策提供了重要参考依据，同时也促进了社会学、经济学等多领域研究的发展。
     
  • 基于BP人工神经网络的人口代码预测（MATLAB）
    优质
    本研究运用MATLAB平台构建了BP人工神经网络模型，旨在精确预测人口代码变化趋势，为人口学研究提供有力工具。 用BP人工神经网络预测人口代码（matlab）是基于matlab编程的，按照自己的数据进行修改后即可直接使用。
     
  • 基于BP人工神经网络的人口代码预测（MATLAB）
    优质
    本研究利用MATLAB平台构建BP人工神经网络模型，旨在有效预测人口代码变化趋势，为人口统计与社会规划提供科学依据。 使用BP人工神经网络预测人口代码的Matlab程序。根据自己的数据进行调整后即可直接运行。
     
  • Matlab股票预测代码-股市预测与分析：利用人工神经网络
    优质
    本项目通过MATLAB编程实现基于人工神经网络的股市预测模型，旨在为投资者提供有效的市场分析工具。 代码文件夹包含三个文件：CHO（包括用于训练神经网络的股票市场数据的数据文件）、MATLAB_CODE（.m 文件，在 MATLAB 环境中执行的实际 MATLAB 代码）以及 errperf（一些错误的 .m 文件）。所有这些文件都需要放在同一个文件夹内。一旦执行了 MATLAB_CODE.m 文件，需要选择“添加到路径”，然后神经网络训练工具将打开并开始训练过程，这可能需要一段时间才能完成。可以使用 nntrain 工具箱查看结果图。
     
  • 利用iris数据集进行人工神经网络的实现
    优质
    本项目运用Python编程语言和机器学习库（如scikit-learn、Tensorflow或Keras）在经典的Iris数据集上构建并训练一个人工神经网络模型，旨在分类不同的鸢尾花卉品种。通过实验不同网络结构与参数组合，探索优化模型性能的方法。 手动编写代码实现人工神经网络，并导入iris数据集。设置输入层包含4个节点，隐藏层有5个节点，输出层为3个节点。可以自定义学习率和训练次数。正确率应在85%到95%之间波动。
     
  • BP神经网络的人口预测程序（MATLAB实现）.rar_BP神经网络_Matlab应用_人口预测_区间相关性分析
    优质
    本资源为基于MATLAB开发的BP神经网络人口预测程序，结合区间相关性分析方法优化模型参数。适用于研究与应用领域中的人口数据分析和趋势预测。 该程序具有通用性，可以根据需求进行调整并应用于其他场景。其基本原理是利用前lag年的人口数据来预测下一年的人口数量，其中lag的具体数值可以自行设定。在评估预测效果时，仅依赖误差图是不够的；理想的预测结果应该使得自相关性图中的0阶自相关系数之外的所有自相关系数都不超出置信区间范围。
     
  • 基于MATLAB的ANN人工神经网络实现
    优质
    本项目利用MATLAB平台构建并实现了人工神经网络(ANN)模型，探索了其在数据拟合、模式识别等领域中的应用潜力。 在网上收集了许多资料后，我整理出了这个代码，并根据个人理解添加了一些详细的注解。希望这段代码能对大家有所帮助，也欢迎大家指出其中的不足之处。
     
  • 基于GIS与人工神经网络的现代土地利用变化预测研究
    优质
    本研究结合地理信息系统(GIS)和人工神经网络(ANN)，旨在探索并预测现代土地利用的变化趋势，为可持续的土地管理提供科学依据。 研究利用地理信息系统(GIS)技术建立土地转换模型，并通过人工神经网络(ANNs)进行分析，以预测土地利用变化。这种方法充分结合了GIS的空间分析能力和ANNs的数据处理能力，提高了对现代土地利用变化的预测精度。