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QuantNN：分位数回归神经网络

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简介：
QuantNN是一种创新性的深度学习模型，专门用于执行分位数回归任务。它能够有效捕捉数据分布特性，适用于预测分析与风险管理等领域。 量子蛋白quantnn软件包在quantnn中提供了分位数回归神经网络的实现。

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  • QuantNN：分位数回归神经网络
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    QuantNN是一种创新性的深度学习模型，专门用于执行分位数回归任务。它能够有效捕捉数据分布特性，适用于预测分析与风险管理等领域。 量子蛋白quantnn软件包在quantnn中提供了分位数回归神经网络的实现。
     
  • GRNN_python: 使用广义回归神经网络做回归分析
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    GRNN_python是一款基于Python的工具包，采用广义回归神经网络（GRNN）进行高效的回归分析。它为数据科学家和研究人员提供了一种强大的方法来预测连续值输出，适用于各种应用领域。 使用GRNN_python进行广义回归神经网络的回归分析。
     
  • RBF神经网络的回归与聚类分析
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    本研究探讨了径向基函数（RBF）神经网络在回归和聚类分析中的应用，通过实例展示了其高效性和准确性。 MATLAB 程序文件说明：1、NeuralNetwork_RBF_Classification.m - 用于分类；2、NeuralNetwork_RBF_Regression.m - 用于回归。
     
  • 基于RBF神经网络的函数回归分析(MATLAB).m
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    本项目利用MATLAB实现基于径向基函数(RBF)神经网络的函数回归分析，旨在通过优化算法调整网络参数，以提高模型对复杂数据集的学习和预测能力。 本人刚开始学习神经网络，最近在研究神经网络算法，并完成了一些案例。为了从简单的开始学起，我选择了RBF（径向基函数）神经网络作为起点。这次我想展示一下自己如何使用RBF神经网络来进行函数回归分析的工作。
     
  • 基于Matlab的BP神经网络在分类与回归中的应用-BP神经网络用于分类与回归.rar
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    本资源提供了一套使用MATLAB实现的BP（反向传播）神经网络工具包，专注于其在数据分类及预测回归分析中的具体应用。包含详细注释和示例代码，适合初学者入门学习。 Matlab的BP神经网络用于分类与回归-BP神经网络用于分类与回归.rar文件包含关于BP神经网络在分类与回归应用中的内容，非常实用且有价值。
     
  • 基于BP神经网络的MATLAB数据回归预测分析
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    本研究采用BP（反向传播）神经网络在MATLAB平台进行数据分析与模型构建，聚焦于复杂数据集的回归预测问题。通过优化算法参数，提升了模型对非线性关系的学习能力和预测精度，在多个实际案例中展现出良好的应用效果和广阔的应用前景。 1. 本视频展示了如何使用Matlab实现BP神经网络进行数据回归预测，并提供了完整源码和相关数据。 2. 实现内容涉及多变量输入与单变量输出的数据回归预测任务。 3. 在评价模型效果时，采用了R²、平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）以及根均方误差（RMSE）等指标进行综合评估。 4. 视频中还展示了拟合效果图和散点图以直观地展示预测结果与实际数据之间的关系。 此外，所使用的Excel版本无具体限制，但推荐使用2018B或更新的版本。
     
  • MATLAB中的CNN卷积神经网络回归
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    本项目探讨了利用MATLAB实现基于卷积神经网络（CNN）的回归分析方法，专注于优化模型架构和训练策略以提升预测精度。 基于MATLAB的深度学习工具箱（推荐2018b以上版本），可以实现CNN回归。网上的相关例子较少，传统的多输入单输出方法适用于二维数据的多输入单输出回归任务。
     
  • 非线性自回归神经网络模型
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    非线性自回归神经网络模型是一种通过历史数据预测未来值的深度学习技术，适用于时间序列分析和预测。 非线性自回归神经网络（Nonlinear AutoRegressive eXogenous Neural Network，简称NARX）在机器学习领域被广泛应用于时间序列预测与控制系统建模中。这种模型能够处理复杂的非线性关系，并因此具有较强的模式识别能力。 传统的自回归模型（AR）仅考虑了过去的输出值来决定当前的输出；而在扩展的自回归模型（ARX）中，除了过去的数据外还加入了输入的影响因素。NARX神经网络在此基础上增加了神经网络结构，能够学习并捕捉到输入与输出之间的非线性关系，并因此提高了预测和控制的效果。 一个典型的NARX网络包含以下组成部分： 1. 输入层：接收来自外部环境或前一时刻的信号。 2. 隐藏层：通过激活函数（如Sigmoid、Tanh或ReLU）将输入转换为复杂的特征表示，这是处理非线性问题的关键环节。 3. 输出层：根据隐藏层的信息预测当前系统的输出。 训练NARX网络通常包括两个主要步骤： - 参数优化：通过反向传播算法调整权重以减小预测值与实际值之间的差距； - 模型验证：利用交叉验证或保留一部分数据作为测试集来评估模型的泛化性能。 在实践中，选择合适的超参数（如神经元数量、学习率等）对NARX网络的表现至关重要。这些设置不当可能导致过拟合或者欠拟合问题。适当的调整可以显著提高预测精度和控制效率。 使用Matlab内置的Neural Network Toolbox可以帮助构建和训练NARX模型。该工具箱提供了创建网络结构（如`nnet`函数）、执行训练过程（如`train`函数）以及进行仿真测试（如`simg`函数）的功能，并支持通过全局搜索优化来调整超参数。 具体步骤包括定义网络架构、设置训练选项、处理数据集及评估模型性能。如果初次尝试效果不佳，可以通过进一步的调优和重复训练提高其表现水平。 总之，非线性自回归神经网络（NARX）是解决动态系统中复杂问题的有效工具之一。通过精细调整超参数并进行充分训练后，可以有效捕捉到数据中的模式，并实现高精度的时间序列预测与控制系统设计。