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MATLAB神经网络气温预报及流体流入预测代码-ANN_FlowForecasting

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简介:
本项目利用MATLAB开发的人工神经网络(ANN)模型,针对气温预报和流体流入量预测提供了一套完整的解决方案。通过历史数据训练ANN模型,实现对未来天气趋势与流体流量的精准预测。 MATLAB神经网络温度预报代码基于人工神经网络的水库入库量预测模型存储库包含使用前馈人工神经网络(ANN)预测1-7天交货期水库入库量的Matlab代码,适用于任何流域设置。当前脚本已设定用于生成LostCreek大坝的流入量预测,并提供了底特律和库加尔大坝的相应文件。最后会计算一组指标来评估模型性能。 输入时间序列包括: - GFS预报(提前7天):降水、最低/最高温度,位于Predictors/文件夹中 - 来自CHIRPS的基于临近广播的卫星降水数据,在Predictors/CHIRPS_Precip文件夹中 - 观测到的历史流流量数据,以.xls格式存储在Predictors/文件夹内 输出包括: - 1至7天预测期间(变量“y”)和验证期(变量“yV”)的预测流入量时间序列。 注意:使用该代码需要Matlab神经网络/深度学习工具箱。引文请参考以下文献: Ahmad,SK 和 Hossain,F. (2019). 一种通用的数据驱动技术来预测水库入库量:水电最大化的应用。环境建模与软件, 第119期, 第147-165页。

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  • MATLAB-ANN_FlowForecasting
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    本项目利用MATLAB开发的人工神经网络(ANN)模型,针对气温预报和流体流入量预测提供了一套完整的解决方案。通过历史数据训练ANN模型,实现对未来天气趋势与流体流量的精准预测。 MATLAB神经网络温度预报代码基于人工神经网络的水库入库量预测模型存储库包含使用前馈人工神经网络(ANN)预测1-7天交货期水库入库量的Matlab代码,适用于任何流域设置。当前脚本已设定用于生成LostCreek大坝的流入量预测,并提供了底特律和库加尔大坝的相应文件。最后会计算一组指标来评估模型性能。 输入时间序列包括: - GFS预报(提前7天):降水、最低/最高温度,位于Predictors/文件夹中 - 来自CHIRPS的基于临近广播的卫星降水数据,在Predictors/CHIRPS_Precip文件夹中 - 观测到的历史流流量数据,以.xls格式存储在Predictors/文件夹内 输出包括: - 1至7天预测期间(变量“y”)和验证期(变量“yV”)的预测流入量时间序列。 注意:使用该代码需要Matlab神经网络/深度学习工具箱。引文请参考以下文献: Ahmad,SK 和 Hossain,F. (2019). 一种通用的数据驱动技术来预测水库入库量:水电最大化的应用。环境建模与软件, 第119期, 第147-165页。
  • 基于BP的河月径模型__径_BP.zip
    优质
    本研究提出一种基于BP(反向传播)神经网络的河流月径流量预测模型。通过训练和优化BP神经网络,实现对未来月径流量的有效预测,为水资源管理和规划提供科学依据。 BP神经网络预测河流月径流量的研究利用了BP神经网络模型进行径流预测。该研究探讨了如何通过改进的BP算法提高预测精度,并分析了不同输入参数对预测结果的影响。研究成果对于水资源管理和水文预报具有重要意义。相关资料包括关于神经网络预测、BP神经网络及径流预测的内容,已整理成册并打包为.zip文件形式供下载使用。
  • Matlab-BP模型】利用BP进行Matlab.zip
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    本资源提供基于BP神经网络的气温预测方法及其实现代码。通过MATLAB环境下的BP算法建模,为气象数据分析和温度趋势预测提供了有效工具,适用于科研与教学场景。包含完整源码以便学习参考。 这段文字描述的是经过验证有效的MATLAB仿真代码。
  • Matlab-BP模型】利用BP进行Matlab.zip
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    本资源提供基于BP神经网络的气温预测方法及其实现代码,适用于气象数据分析与建模学习。包含详细文档和Matlab源码,帮助用户掌握气温预测模型构建技巧。 1. 版本:MATLAB 2014/2019a,包含运行结果。 2. 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等领域的MATLAB仿真。 3. 内容:标题所示内容的介绍可以在主页搜索博客中找到。 4. 适合人群:本科和硕士阶段的教学科研学习使用。 5. 博客介绍:热爱科研工作的MATLAB仿真开发者,致力于技术与个人修养同步提升。
  • 用于天数据集基于
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    本项目构建了一个专为天气预报设计的气温数据集,并探索了利用神经网络进行温度预测的有效性,旨在提升短期天气预报的准确性。 神经网络预测天气的气温数据集包括以下字段:year、month、day 和 week 分别表示具体的时间;temp_2 表示前天的最高温度值;temp_1 表示昨天的最高温度值;average 是每年这一天的历史平均最高温度值;actual 为当天的真实最高温度,即我们的标签数据。friend 这一列暂时不需要使用。
  • 】BP模型Matlab(714期).zip
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    本资源提供基于BP神经网络的气温预测模型及其Matlab实现代码,适用于气象数据分析与研究。包含详细的算法说明和示例数据,有助于用户快速理解和应用该模型进行气温预测分析。 【预测模型】BP神经网络气温预测【含Matlab源码 714期】.zip
  • 数据.rar
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    本研究探讨了利用神经网络技术进行气温预测的有效性。通过分析历史气象数据,模型能够准确预报未来气温变化趋势,为天气预报和气候研究提供技术支持。 神经网络气温预测数据.rar
  • 交通的小波
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    本项目提供一种基于小波变换和神经网络结合的交通流量预测方法的实现代码,适用于智能交通系统中的短期交通预测。 小波神经网络代码用于交通流预测(解压后查看chapter23)。
  • 基于MATLAB的小波交通
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    本项目利用MATLAB开发小波神经网络模型,实现对交通流量的有效预测。通过结合小波变换与人工神经网络的优势,提升预测精度和效率。 【基于MATLAB的小波神经网络交通流预测代码】是一个专为学习者设计的实践项目,旨在教授如何利用MATLAB工具和算法进行交通流量预测。此项目特别适合对小波神经网络(Wavelet Neural Network, WNN)感兴趣的初学者及进阶学习者,无论是毕业设计、课程作业还是软件实训都能从中获益。 小波神经网络结合了小波变换的局部特性和神经网络的非线性拟合能力,适用于处理非平稳和非线性的数据。交通流预测是交通工程中的重要问题,准确的预测有助于城市规划和交通管理。 在MATLAB环境中可以利用其强大的科学计算和图形界面功能构建、训练及测试小波神经网络模型。以下是关键知识点: 1. **小波基础**:小波分析是一种信号处理方法,通过多尺度分析将信号分解为不同频率成分,捕捉到局部特征。对于交通流预测来说,这有助于揭示流量在时间和空间上的变化规律。 2. **神经网络模型**:这是一种模拟人脑结构的计算模型,由大量的人工神经元组成,用于学习数据中的内在模式。小波函数被用作激活函数以增强WNN对复杂数据的适应性。 3. **MATLAB编程**:MATLAB提供了丰富的神经网络工具箱(Neural Network Toolbox),包括创建、训练和评估神经网络的功能。通过这些功能可以构建并优化小波神经网络模型。 4. **数据预处理**:交通流量数据通常包含噪声与异常值,需要进行清洗、归一化及特征选择等操作以提高预测精度。这在MATLAB中可通过相关函数实现。 5. **模型训练**:使用`train`函数对网络进行训练,并调整参数以获得最佳性能。 6. **验证和测试**:通过误差分析和计算如均方根误差(RMSE)及平均绝对误差(MAE)等指标来评估预测效果,确保模型的准确性与可靠性。 7. **结果可视化**:MATLAB强大的图形功能可用于绘制预测流量与实际数据对比图,帮助理解模型性能表现。 这个项目不仅能让学习者掌握小波神经网络的基本理论知识,还能深入了解如何在实践中应用MATLAB进行建模和数据分析。通过解决具体问题可以加深对相关概念的理解并提升解决问题的能力。因此,无论你是想提高编程技能还是对交通工程感兴趣,这都是一个非常有价值的学习资源。