InverseDistancetoaPower（反距离加权插值法）Kriging（克里金插值法）MinimumCurvature（最小曲率）ModifiedShepard"sMethod（改进谢别德法）NaturalNeighbor（自然邻点插值法）NearestNeighbor（最近邻点插值法）PolynomialRegression（多元回归法）RadialBasisFunction（径向基函数法）TriangulationwithLinearInterpolation（线性插值三角网法）MovingAverage（移动平均法）LocalPolynomial（局部多项式法）"＞InverseDistancetoaPower（反距离加权插值法）Kriging（克里金插值法）MinimumCurvature（最小曲率）ModifiedShepard"sMethod（改进谢别德法）NaturalNeighbor（自然邻点插值法）NearestNeighbor（最近邻点插值法）PolynomialRegression（?[更多]

为了提高光伏发电功率预测的精度，本文在结合灰色预测算法（GM）与神经络预测算法优点的基础上，提出一种基于灰色径向基函数（RadicalBasisFunction，RBF）和神经网络光伏发电功率预测模型。
该预测模型综合了灰色预测算法所需历史数据少以及RBF神经网络预测算法自学习能力强的优点。
最后，运用南昌地区夏季和冬季晴天、阴天、雨天光伏发电历史数据在MATLAB应用平台编程实现对GM-RBF神经网络预测模型的预测精度进行验证，得出基于GM-RBF神经网络光伏发电预测模型在夏季晴天预测误差为6.495%、夏季阴天预测误差为12.146%、夏季雨天预测误差为21.531%、冬季晴天预测误差为8.457%、冬季阴天预测误差14.379%、冬季雨天预测误差为18.495%，其预测精度均高于灰色预测算法和RBF神经网络预测算法

给定(n+1)×(m+1)个空间点阵r_ij(i=0,1,…,nj;j=0,1,…,m),双三次B样条曲面可分块表示为    r_l,k(u,v)=∑3i=0∑3j=0Ei,3(u)Ej,3(v)r(i+l)(j+k),    0≤u,v≤1,l=0,1,…,n-3,k=0,1,…,m-3(211)其中 基函数为    E0,3(t)=(-t3+3t2-2t+1)/3!,    E1,3(t)=(3t3-6t2+4)/3!,    E2,3(t)=(-3t3+2t2+3t+1)/3!,    E3,3(t)=t3/3!变量t可用u或v代替,这里r_ij称为deBoor点。

在[-1,1]区间上取n=20个等距节点，计算出以相应节点上的e^x的值作为数据样本，以1，x，x^2，⋯，x^l为基函数做出l=3,5,7,9次的最小二乘拟合多项式。
画出ln⁡(cond(A))-l曲线，其中A是确定最小二乘多项式系数的矩阵。
计算出不同阶最小二乘多项式给出的最小偏差σ(l)。
将基函数改为1，P_1(x)，P_2(x)，⋯，P_l(x)，其中P_i(x)是勒让德多项式，结果如何？

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文二-人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。
对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。
关键词：人口总量；
灰色系统；
BP人工神经网络；
灰色人工神经网络模型引言：本文从影响人口增长的诸多因素中筛选出6个主要因素，结合灰色系统思想与神经网络的优点建立了一个灰色人工神经网络（GreyArtificialNeuralNetwork，GANN）预测模型，对每一个指标分别用GM（1，1）模型选择最佳的维数进行预测，再利用神经网络非线性映射的特性把这6个指标进行非线性组合得到人口总量的预测结果。
该模型充分利用灰色系统弱化数据的随机性及其动态性和神经网络非线性映射的特性，发挥两者的优势，从而进一步提高预测精度。
中间内容省略~结语：由于传统遗传算法聚类算法本身的优点：在解决聚类问题上速度快、准确率高，加上免疫网络分类算法可以进行非监督学习，确定聚类数及聚类点，在实际聚类应用中有更广阔的适用性；
在这种独特的聚类算法的基础上，结合粗糙集理论构建了一种图像分割算法；
同时，通过实验证明该方法不但比传统的FCM算法聚类速度快，分割效果好，而且比文献[2]的分割准确度还要高。
由于该方法有在聚类上的无教师监督的独特优点，并且通过对人脑MR图聚类和分割的两个实验，证明了该分割算法比以往分割算法在具体应用上都有一定的提高。
灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用.pdf五、人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用摘要：研究生招生数量的确定涉国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等诸多因素，这些影响因素往往无法量化，而且各个影响因素之间关系错综复杂，简单的线性模型预测未来招生数量往往难以实现。
尝试采用人工神经网络模型，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，通过对黑龙江省历年研究生招生数量进行系统分析，建立了人工神经网络预测模型，并对未来3年的招生数量进行了预测，预测结果较好，为该方面研究提供了新的研究思路与研究方法。
关键词:黑龙江省;研究生招生;预测;人工神经网络模型引言：关于研究生招生数量的确定，涉及诸多因素，例如国家政策、社会就业、人才需求、专业分布与需求等等。
这些影响因素往往无法量化，很难找出定量化的因素来进行分析，而这些因素又确确实实在很大程度上影响着研究生招生的数量及其分布。
以往分析预测方法主要是确定性数学模型和随机统计方法，例如有限单元法、有限差分法、灰色理论建模、回归分析、谐波分析、时间序列分析、概率统计法等。
这些方法多以线性理论为基础，考虑问题偏于简单化，导致预测精度不高。
本论文结合黑龙江省1981年—2004年的研究生招生规模，针对历年招生数量原始数据信息零散、隐含影响因素过多、诸多影响因素难以确定性描述等问题，探讨应用一种改进的BP网络模型对未来3年黑龙江省研究生招生规模进行预测，为该方面研究提供新的研究思路与研究模式，并渴望为用人单位、科研院校提供制定长远发展与建设规划提供参考。
中间内容省略~结语：采用人工神经网络模型可以有效的处理黑龙江省研究生数量中涉及的人为、政策等随机因素、难以量化等因素的干扰，拟合精度非常高，预测精度也相对较高，为未来研究生招生规模提供科学理论依据，为该方面研究提供新的研究方法与研究思路。
人工神经网络模型在研究生招生数量预测中的应用.pdf六、基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量摘要：利用MATLAB工具箱，以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量，建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统，通过2008年实测数据的检验表明，此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.0967mm/d、最小为0.0025mm/d、平均为0.0419mm/d，相对误差最大为2.6491%、最小为0.0341%、平均为0.8780%。
可见，网络模型预测的准确度较高，较以往的线性模型更合理，并且此网络训练花费的时间仅需0.0780s，具有一定的实用价值。
关键词：预测；
人工神经网络；
径向基函数；
棉花耗水量引言：计算机人工神经网络是20世纪8

MATLAB神经网络与案例精讲源码第2章MATLAB快速入门第4章单层感知器第5章线性神经网络第6章BP神经网络第7章径向基函数网络第8章自组织竞争神经网络第9章反馈神经网络第10章随机神经网络第11章用GUI设计神经网络第13章神经网络应用实例

矩量法(MOM)源代码，三角形面元基函数(RWG)

利用径向基函数神经网络进行数据预测，很好的代码，推荐使用

语音情感特征的提取和选择是语音情感识别的关键问题，针对线性预测（LP）模型在语音情感谱包络方面存在的不足。
本论文提出了最小方差无失真响应（MVDR）谱方法来进行语音情感特征的提取；
并通过人工蜂群（ABC）算法找到最优语音情感特征子集，消除特征冗余信息；
利用径向基函数（RBF）神经网络对CASIA汉语情感语料库中的4种情感语音即生气、平静、高兴、害怕进行实验识别。
实验结果表明，该方法比线性预测法有更高的识别率和更好的鲁棒性。

结合一个题目演示了如何自编代码实现用多项式函数和指数函数作为基函数来实现最小二乘拟合，函数文件独立，便于移植，便于推广，题目附有解答，题目来自西工大数值计算方法作业。
采用MATLAB实现。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。