基于最近鄰算法的股票價格預測matlab代碼,很不錯的
資源簡介:基于最近鄰算法的股票價格預測matlab代碼,很不錯的
上傳時間: 2013-12-19
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資源簡介:基于聚類算法的RBF網絡預測matlab語言
上傳時間: 2016-02-26
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資源簡介:模式識別問題最近鄰算法的matlab實現,簡單易懂
上傳時間: 2013-12-02
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資源簡介:線形判別分析算法和knn最近鄰算法的實現
上傳時間: 2013-12-19
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資源簡介:基于小波變換的圖像分割方法,matlab 代碼, 值得推薦
上傳時間: 2015-06-11
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資源簡介:ant colony 蟻群算法的很好范例 matlab代碼
上傳時間: 2015-09-18
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資源簡介:幾個常用的優化算法的C程序和matlab代碼,D F P變尺度法子程序,Powell法子程序,黃金分割法子程序,進退法子程序,外點懲罰函數法子程序等。
上傳時間: 2016-10-02
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資源簡介:無限混合模型的非監督學習算法的例程和matlab代碼
上傳時間: 2014-01-04
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資源簡介:股票分析和預測是一個復雜的研究領域,本論文將股票技術分析理論與人工神經網絡相結合,針對股票市場這一非線性系統,運用BP神經網絡,研究基于歷史數據分析的股票預測模型,同時,對單只股票短期收盤價格的預測進行深入的理論分析和實證研究。本文探討了BP神...
上傳時間: 2017-05-11
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資源簡介:基于Box-Mulle算法的原理,利用matlab語言編程,并且在matlab平臺上驗證算法。寫出Box-Mulle算法的仿真程序
上傳時間: 2014-01-13
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資源簡介:基于內容的多媒體數據庫檢索算法: 用于最近鄰搜索的R*-tree算法
上傳時間: 2015-05-18
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資源簡介:使用C++的基于神經網絡(BP)算法的股票預測程序
上傳時間: 2017-01-10
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資源簡介:基于協同轉彎模型的機動目標預測算法
上傳時間: 2014-12-20
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資源簡介:一種基于最小生成數的聚類算法,是一個可以的選擇。
上傳時間: 2014-01-04
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資源簡介:一個基于Lloyd-Max算法的最優量化器程序,其中lloydmax為主程序
上傳時間: 2014-01-05
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資源簡介:數據挖掘領域中的一種算法-ML-KNN是一種改進的最近鄰算法
上傳時間: 2016-02-26
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資源簡介:用matlab編寫的基于擬牛頓算法的最優分類器程序,里頭附帶隨機樣本生成程序
上傳時間: 2016-08-11
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資源簡介:用matlab實現的最近鄰算法,可以參考一下
上傳時間: 2017-01-05
上傳用戶:鳳臨西北
資源簡介:本程序是基于分離譜算法的最小值選中次數加權算法的matlab源代碼,可以對一維信號先進行譜分離,然后再在最小值的基礎上對信號進行重建.
上傳時間: 2017-01-25
上傳用戶:dbs012280
資源簡介:基于相空間優化近鄰點的跳頻預測方法研究.pdf
上傳時間: 2017-01-29
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資源簡介:基于BP神經網絡的股票預測程序.... 有部分是數據處理片段,可能有點亂...
上傳時間: 2017-07-26
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資源簡介:該文檔為股票價格預測_GARCH模型與BP神經網絡模型的比較講解資料,講解的還不錯,感興趣的可以下載看看…………………………
上傳時間: 2021-11-02
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資源簡介:基于混合最優算法的這是一份非常不錯的資料,歡迎下載,希望對您有幫助!
上傳時間: 2021-11-11
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資源簡介:隨著信息技術的發展以及嵌入式、人臉識別、計算機網絡等技術的提高,人們正在感受著科技帶來的便利和益處。? 該系統通過攝像頭獲取人臉圖像,在后臺應用系統完成圖像識別,然后給單片機發送命令來控制門禁系統。軟件上首先利用小波變換對人臉圖像進行2次小波分...
上傳時間: 2022-05-28
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資源簡介:matlab編寫的基于混沌時間序列的神經網絡預測,包括一步和多步預測算法。
上傳時間: 2017-01-06
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資源簡介:基于量子遺傳算法的函數尋優算法,適用于預測、分類等。
上傳時間: 2019-12-03
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資源簡介:30個數學建模智能算法及matlab程序代碼:chapter10基于粒子群算法的多目標搜索算法.rarchapter11基于多層編碼遺傳算法的車間調度算法.rarchapter12免疫優化算法在物流配送中心選址中的應用 .rarchapter13粒子群優化算法的尋優算法.rarchapter14基于粒子群算法...
上傳時間: 2021-11-28
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資源簡介:基于PID控制算法的爐溫恒溫控制系統的設計.
上傳時間: 2015-01-02
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資源簡介:基于Blowfish加密算法的文件加密源程序
上傳時間: 2015-01-25
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資源簡介:用C++編寫的基于插值算法的兩種檢索算法
上傳時間: 2013-12-28
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