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IT2FNN-ILM,IT2FNN区间二型模型,用于区间预测,基于区间二型模糊逻辑。

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简介:
通过结合区间二型模糊神经网络技术与ILM算法,得以完成预测任务。

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  • IT2FNN_ILM_IT2FNN____
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    本研究聚焦于利用改进的IT2FNN(Interval Type-2 Fuzzy Neural Network)模型进行预测区间的分析,特别强调了区间二型模糊集理论的应用,旨在提高预测准确性和鲁棒性。 区间二型模糊神经网络结合ILM算法实现预测。
  • 系统的探讨
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    本论文聚焦于区间二型模糊逻辑系统的研究,深入分析其理论基础与实际应用,旨在探索该领域的最新进展和挑战。 区间二型模糊集合的逻辑系统源自梅登教授的研究工作。
  • 系统的探讨
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    《区间二型模糊逻辑系统探讨》一文深入分析了区间二型模糊集理论及其在复杂系统建模中的应用,研究了其优越性及挑战。 区间二型模糊集合的逻辑系统源于梅登尔教授的研究工作。
  • MatlabC2.rar_MatlabC2__类2_控制
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    该资源包提供了一个基于Matlab的C语言代码转换工具,特别针对区间二型模糊逻辑系统(Type-2 Fuzzy Logic System)和模糊控制系统进行了优化。适合进行高级模糊控制算法的研究与开发。 这段文字描述了与二型模糊相关的代码应用,包括降维、区间二型模糊运算以及模糊控制等方面的内容。
  • Matlab-Simulink的自适应控制器工具箱.pdf
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    本论文介绍了一个基于MATLAB-Simulink开发的区间二型自适应模糊逻辑控制工具箱,旨在为控制系统设计提供高效解决方案。 基于Matlab_Simulink的区间二型自组织模糊逻辑控制器工具箱.pdf介绍了如何使用Matlab_Simulink开发一种特定类型的模糊逻辑控制系统。该文档详细阐述了区间二型自组织模糊逻辑控制的概念,以及在Simulink环境中实现这种复杂系统的步骤和方法。通过这个工具箱,用户能够更有效地设计、仿真并优化基于区间二型模糊集的控制器系统,适用于多种工程应用领域。
  • 地铁隧道文件.rvt
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    该文件为Revit软件创建的地铁区间隧道三维建筑信息模型(BIM),包含详细的结构设计和施工信息,用于工程规划、设计及施工阶段。 区间隧道模型是一种用于描述特定问题或现象的数学或物理模型,在这种模型中,“区间”通常指的是某个连续范围内的值或者空间的一部分。“隧道”则可能象征着从一个状态到另一个状态的一种通道,或者是连接两个点之间的路径。在不同的学科和应用背景下,“区间隧道”的具体含义可能会有所不同。 例如,在交通工程领域,区间隧道模型可以用来描述地下铁路或公路的建设与运营情况;而在物理学中,则可能用于研究粒子穿过势垒的问题等。该模型通常包含一系列参数及变量,通过这些来分析特定问题并预测结果。
  • Mobile Phone Price Prediction: 使多种手机价格
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    本项目通过运用多元线性回归、决策树回归及支持向量机等算法,旨在准确预测移动电话的价格区间,为消费者与制造商提供有价值的市场分析工具。 手机价格预测使用了以下数据集: **功能名称** - **ID**: 手机的唯一标识符(数字) - **电池电量**: 电池可存储的最大能量,以mAh为单位(数字) - **蓝牙**: 是否具备蓝牙功能(布尔型) - **时钟速度**: 微处理器执行指令的速度,通常用赫兹(Hz)表示(数字) - **双SIM卡**: 手机是否支持两张SIM卡(布尔型) - **前置摄像头像素 (fc)**: 前置摄像头的分辨率,以百万像素为单位(数字) - **4G网络 (four_g)**: 手机是否有4G连接能力(布尔型) - **内部存储器 (int_memory)**: 内部储存空间大小,以千兆字节(Gb)表示(数字) - **手机厚度 (m_dep)**: 移动设备的物理厚度,单位为厘米(cm)(数字) - **手机重量 (mobile_wt)**: 手机的实际重量,通常用克(g)作为单位(数字) - **处理器核心数 (n_cores)**: 处理器包含的核心数量(数字) - **主摄像头像素**: 后置摄像头的分辨率,以百万像素为单位(数字) - **屏幕高度 (sc_h)**: 手机显示屏的高度,单位为厘米(cm)(数字) - **屏幕宽度 (sc_w)**: 手机显示屏的宽度,单位为厘米(cm)(数字) - **随机存取内存(RAM)**: 设备上可用的RAM大小,以兆字节(Mb)表示(数字) - **像素分辨率高度 (px_height)** 和**像素分辨率宽度 (px_width)**:手机屏幕上的垂直和水平方向上的像素数量 - **通话时间**: 在满电状态下进行连续通话的最大时长
  • 序列的
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    本研究聚焦于开发和应用先进的统计与机器学习方法,以构建高效的时间序列预测模型,适用于金融市场、天气预报及工业自动化等领域。 本段落将介绍时间序列分析中的模型预测方法。首先将以ARMA (1, 1) 模型为例详细讲解点预测的技巧;接着以MA (1) 模型为例子,具体阐述区间预测的方法。最后,我们将使用EViews软件来进行实际的预测操作。
  • LSTM的时序列
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    本研究探讨了利用长短期记忆网络(LSTM)对时间序列数据进行预测的有效性,旨在提升复杂动态系统预测精度。 LSTM时间序列预测是一种利用长短期记忆网络进行未来数据点估计的方法。这种方法特别适用于处理具有长期依赖性的时间序列数据,在金融、气象等领域有广泛应用。通过构建合适的模型架构,可以有效捕捉时间序列中的复杂模式,并对未来趋势做出准确的预测。
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