基于Matlab神经网络工具箱的电力负荷组合预测模型

在电力系统负荷预测中,组合预测是一种较为有效的方法。该方法通常是采用对单个预测模型进行加权处理,要求参加组合预测的模型误差能保持稳定,但电力负荷预测结果的误差往往是非均匀性的。针对上述做法存在的问题,提出了基于人工神经网络的组合预测模型,利用人工神经网络对复杂非线性系统的拟合能力,通过网络训练自适应地调整各种预测模型的权重。同时,为了避免用常规语言建立人工神经网络负荷预测模型存在的模型结构复杂、训练时间长等缺点,利用Matlab神经网络工具箱建立组合预测模型,该模型不仅编程简单,而且收敛速度快。算例表明了该模型的实用性和有效性。

应用MATLAB神经网络工具箱对动力煤特性的研究

在 MATL AB环境下应用神经网络工具箱对动力煤的特性如低位发热量、着火稳燃指数、燃烬指数、综合结渣指数等进行预测 ,取得了较好的效果。与常规的研究方法相比 ,采用神经网络方法可以获得较高的精度 ,证明这是一种很好的研究方法。

Matlab神经网络工具箱编程和Delphi对其调用

针对电弧炉炼钢氧化期是一个复杂的物理化学反应过程，难以建立机理模型，利用Ｍａｔｌａｂ神经网工具箱建立ＢＰ神经网预测模型，并详细讨论该模型的编程设计问题。利用ＯＬＥ自动化，用Ｄｅｌｐｈｉ编写人机交互界面来指导冶炼生产。

VB调用Matlab神经网络工具箱在测绘软件设计中的应用

运用Matlab引擎技术,实现VB调用Matlab神经网络工具箱进行测绘软件设计,集成后的软件能够充分发挥两种语言的优势。并以基于BP神经网络的GPS高程转换软件设计为例,介绍VB调用Matlab及VB编写主界面的详细步骤。

神经网络工具nntool及其应用

介绍了MATLAB软件中的神经网络工具nntool的强大功能及其应用。

基于MATLAB神经网络工具箱的基础选型系统的构建

建筑基础初步设计中很重要的一项就是要确定基础类型 ,基础类型的选择受到许多因素的影响。提出了一个基于 MATL AB6 .1神经网络工具箱构建的基础选型系统 ,来帮助设计人员选择适当的基础形式 。

基于Matlab神经网络工具箱的伤员流流量预测研究

目的:准确预测战场伤员流的流量,为做好战时卫勤保障工作提供可靠依据。方法:利用Matlab神经网络工具箱自带的神经网络函数,通过一组编程,实现3种神经网络的建立、学习和训练,从而完成对伤员流流量的预测。结果:通过对抗美援朝战争志愿军某师伤员流流量的预测,预测结果与实际数据基本一致。结论:利用Matlab神经网络工具箱预测伤员流流量结果可靠,方法科学。

MATLAB下神经网络工具箱的开发和应用

ＭＡＴＬＡＢ环境下神经网络工具箱的使用方法和技巧，以 ＢＰ网络为例介绍了网络的初始化、训练和仿真函数，给出了网络结构的设计和图形结果的输出方法。

MATLAB中神经网络工具包的应用

利用MATLAB语言及基于它的神经网络工具包根据模糊控制规则对B-P网络进行训练,并用这一网络控制倒立摆,结果表明,MATLAB中的神经网络工具包在神经网络的应用中大有作为.

基于MATLAB神经网络工具箱的BP神经网络状态监控器

介绍了ＭＡＴＬＡＢ神经网络工具箱的主要函数与算法,并基于ＭＡＴＬＡＢ神经网络工具箱,设计了ＢＰ神经网络状态监控器,应用线性回归分析对其进行了校验,同时以实例验证了其有效性和正确性。

Matlab6.0版本中神经网络工具箱训练算法的使用与比较

介绍了 Matlab6 .0版本内神经网络工具箱中 BP网络 5种训练算法的基本思想及其对应的训练函数 ,结合例子对它们的应用进行了介绍 。

基于Matlab神经网络工具箱进行港口集装箱运量预测

基于 Matlab的神经网络工具箱 ,利用其自带的用于神经网络的函数 ,通过简单的编程实现了线性神经网络、BP网络和 RBF网络三种神经网络的建立、学习和训练 ,并对一实例进行了预测 ,结果显示是很有效的。

基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络设计

本文介绍了MATLAB神经网络工具箱及其常用的工具箱函数;在说明BP网络的模型结构和算法的基础上,讨论了BP网络的训练过程及其设计原则,并用一个典型的两层结构的神经网络实现了具有函数逼近功能的BP网络设计。

基于MATLAB7.2神经网络工具箱的混凝土抗压强度预测

为最大限度地利用回弹法和超声波法混凝土抗压强度非破损检测试验数据,应用通用数学软件Mat-lab7.2神经网络工具箱中的BP人工神经网络(BP-ANN)算法,通过优化网络结构和隐层节点数量建立了拓扑结构为2-10-1的BP-ANN模型;将其充分训练后,用于混凝土抗压强度预测。分析结果表明,混凝土抗压强度预测值与实测值的误差小于5.0%,能够满足工程需要;BP-ANN预测能力较强,具有一定的工程应用价值。

MATLAB语言的神经网络工具箱及应用

本文首先介绍了MATLAB神经网络工具箱,并结合实例对神经网络工具箱中的一些函数及神经网络结构进行解释和说明;然后对神经网络在同步中的应用进行介绍并通过仿真验证了神经网络在同步中应用的可行性。

利用Matlab神经网络工具箱在VC++中进行形状识别

本文介绍了在VC++中通过Matlab引擎调用Matlab函数的方法。利用这种方法对VC++和Matlab进行混合编程,既能发挥VC++强大的开发功能,又能充分利用Matlab的复杂运算和处理功能;作者将这一技术应用于图像形状的识别,取得了良好的效果。

Matlab人工神经网络工具箱中的BP工具函数及其应用

人工神经网络中的BP网络模型在函数逼近、模式识别等领域得到了广泛的应用 ,但利用神经网络解决实际问题时 ,经常涉及到大量的数值计算问题 ,而运用计算机高级语言编程对神经网络BP模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情 ,为了解决这个矛盾 ,Matlab工具箱中专门编制了大量有关设计BP网络模型的工具函数 .本文分析了Matlab软件包中人工神经网络工具箱的有关BP网络的工具函数 。

基于MATLAB神经网络工具箱的放射性勘探数据的处理

在利用神经网络对放射性勘探数据进行建模后,面临着如何在计算机中实现的问题。自己编程,将需要花费较多的时间和精力。而MATLAB的神经网络工具箱所提供的工具能方便有效地解决这一问题,使研究者可以把主要精力放在研究项目中。

MATLAB神经网络工具箱在非线性系统建模中的应用

本文介绍在Matlab环境下发电厂水位控制BP模型的建模与仿真方法,得出了预测模型的最优参数。仿真结果表明,MAT-LAB神经网络工具箱可有效地用来解决复杂的非线性控制系统的优化设计问题。

基于MATLAB神经网络工具箱的字符识别

介绍了运用前馈神经网络处理字符识别问题的原理,同时阐述了用MATLAB经网络工具箱进行字符识别的方法和步骤,为用神经网络进行字符识别提供了一种解决方案,具有很强的应用价值。