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基于RBF-时空RBF的Mackey-Glass时序预测_Time_Series_Prediction.zip

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简介：
本资源提供了一种结合径向基函数(RBF)和时空径向基函数(ST-RBF)的方法，用于预测复杂的混沌时间序列——Mackey-Glass方程。代码及详细文档包含于压缩包内。 使用c-时空RBF进行Mackey-Glass时间序列预测的代码。

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  • 基于RBF-时空RBF的Mackey-Glass时序预测_Time_Series_Prediction.zip
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    本资源提供了一种结合径向基函数(RBF)和时空径向基函数(ST-RBF)的方法，用于预测复杂的混沌时间序列——Mackey-Glass方程。代码及详细文档包含于压缩包内。 使用c-时空RBF进行Mackey-Glass时间序列预测的代码。
     
  • 基于MATLAB的RBF空调能耗预测
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    本研究利用MATLAB平台，采用径向基函数(RBF)网络模型，对空调系统的能耗进行精确预测，旨在为节能减排提供数据支持和技术指导。 基于MATLAB编程实现，通过统计多日的空调大机组负荷、小机组负荷以及室外温度数据，建立时间序列模型。将数据集分为75%用于训练，并选取部分进行测试。代码包含详细注释且可以完整运行。
     
  • 基于时空特性与RBF神经网络的短时交通流量预测.pdf
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    本文提出了一种结合时空特性的RBF（径向基函数）神经网络模型，用于提高短时交通流量预测的准确性。通过综合考虑时间序列和空间分布的影响因素，该方法能够有效捕捉交通系统的动态变化规律，并应用于实际案例中验证其优越性能。 本段落提出了一种基于交通流时空变化特性和RBF神经网络的短时预测方法。该方法充分考虑了实际交通流量动态性、周相似性和相关性的特点，并结合相邻路段间的影响因素进行分析。利用RBF神经网络的学习能力，自适应调整和大规模数据融合特性来提高交通流预测的准确性。通过实例仿真计算证明，这种方法能够有效提升短时交通流预测精度。
     
  • 基于4阶龙格库塔法的Mackey-Glass时间序列离散化
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    本文探讨了运用四阶龙格-库塔方法对复杂动力学系统中的Mackey-Glass方程进行数值求解，并将其连续模型转换为等效的时间序列数据。通过这种方法，我们能够更准确地模拟和分析这一著名的延迟微分方程模型的行为特性及其混沌动态现象。 龙格-库塔方法是一种在工程领域广泛应用的高精度单步算法，主要用于数值求解微分方程。由于该算法具有较高的准确性，并采取措施来抑制误差，因此其实现原理相对复杂。4阶龙格库塔方法可以用于离散化Mackey-Glass时间序列。
     
  • BP、RBF、Elman神经网络的时间序列预测.zip
    优质
    本资源包含基于BP（反向传播）、RBF（径向基函数）和Elman三种类型的人工神经网络算法进行时间序列预测的研究与代码实现，适用于学术研究和工程应用。 MATLAB包含BP、RBF、Elman神经网络等多种模型，适用于时间序列预测。这些工具较为基础且易于使用，适合初学者快速上手。
     
  • 【RBF预测】利用混沌时间序列优化RBF神经网络的Matlab代码.md
    优质
    本文档提供了一套基于MATLAB实现的代码，用于应用混沌时间序列优化技术改进径向基函数（RBF）神经网络模型的预测性能。 基于混沌时间序列改进RBF神经网络的预测方法MATLAB源码。
     
  • Mackey-Glass Reservoir Computing
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    Mackey-Glass Reservoir Computing是一种基于混沌时间序列预测的计算模型，利用复杂动力学系统进行高效信息处理和模式识别。 储备池应用可以用于预测Mackey-Glass混沌系统，初步了解储备池计算。
     
  • 基于RBF神经网络的混沌时间序列预测Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一种利用径向基函数（RBF）神经网络对混沌时间序列进行预测的Matlab实现。包括数据预处理、模型训练及预测等关键步骤，适用于科研和教学用途。 混沌时间序列的RBF神经网络预测matlab代码.zip
     
  • 基于混合进化算法的时间序列RBF神经网络预测
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    本研究提出了一种结合混合进化算法优化参数的RBF神经网络模型，用于高效准确地进行时间序列预测。 本段落提出了一种基于梯度下降法的混合进化算法来确定径向基函数（RBF）神经网络结构并优化其参数。在该进化算法中，我们嵌入了梯度下降算子，并对每一代中的若干个精英个体以一定概率采用梯度下降法进行搜索，从而增强算法的局部搜索能力。利用混合进化算法同时训练和优化RBF网络结构及参数，并对节点数与参数进行了混合编码。通过仿真实验表明，该RBF网络具有较强的泛化能力。
     
  • 基于RBF神经网络的车辆时序预测系统：利用历史车速数据预测未来几秒内的速度，基于RBF神经网络的车速时序预测模型：精确预测...
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    本研究开发了一种基于RBF神经网络的车辆时序预测系统，通过分析历史车速数据来精准预测未来数秒内的行驶速度。 基于RBF神经网络模型的车辆时序预测系统利用历史车速数据来预测未来几秒内的车速变化。该系统构建了一个精准预测未来车速的算法框架，并提供了一些应用实例。 具体来说，此程序使用了训练工况（以.mat格式的数据文件呈现）和测试工况（同样为.mat格式的数据文件），并包含一个主要的参考预测主程序（.m编程语言）。这些数据集的选择应当与所要预测的实际场景相匹配。例如，在进行城郊路况下的车速预测时，应选择相似类型的训练工况。 此RBF神经网络模型能够根据历史速度信息来推断未来几秒内的车速变化情况，并且这个过程是通过事先的训练阶段完成的。在该程序中，用户可以根据实际需求调整预测步长（即要预测的时间间隔）。 本系统主要应用于MPC（模型预测控制）或与之相关的基于MPC的能量管理策略中的速度预测部分，当然也可用于其他类型的时序预测任务，如坡度和流量等的预估。该程序完全使用Matlab语言编写，并且代码中包含详细的注释以方便用户修改。 关键词：RBF神经网络模型；历史车速信息；时序预测模型；训练工况；测试工况；Matlab编程；预测步长调整；MPC（模型预测控制）；能量管理策略；车速预测；坡度预测。