这是用马尔克夫模型进行数据预测预测的数据是数学建模中流感疫苗的爆发情况

第1章p神经网络的数据分类——语音特征信号分类1第2章bp神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11第3章遗传算法优化bp神经网络——非线性函数拟合21第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36章基于bp_adaboost的强分类器设计——财务预警建模45章pid神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54章rbf网络的回归——非线性函数回归的实现65章grnn的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73章离散hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81章离散hopfield

自己毕业时候编的一个利用灰色理论进行数据预测的软件包括GM（1，1）预测和残差GM（1，1）预测自己毕业时候编的一个利用灰色理论进行数据预测的软件包括GM（1，1）预测和残差GM（1，1）预测

1、下载并安装mysql，将脚本执行至数据库中；
2、配置java环境，使用jdk8，配置环境变量，下载IntelliJIDEA2019.2.4，该工具为java代码编译器3、下载Maven，配置至环境变量（百度搜索很多），将构建器为Maven，类库配置成阿里库（方法：百度搜索很多很多）4、将工程导入后，在application-local.yml文件中配置数据库5、在logback-prod.xml文件中配置log日志6、配置完毕后，即可启动访问地址：http://localhost:8082/anime/login.html用户名：admin密码：adminV：china18661、 登录2、 首页3、 权限管理-用户管理4、 权限管理-添加用户数据5、 交通数据管理-查看交通数据6、 交通数据管理-添加交通数据7、 交通预测-交通数据预测脚本：CREATETABLE`traffic_data_t`(`id`INT(11)NOTNULLAUTO_INCREMENTCOMMENT'序列',`trafficId`VARCHAR(50)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'交通数据编号',`trafficContent`VARCHAR(50)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'交通状况',`trafficSection`VARCHAR(200)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'交通路段',`trafficMan`VARCHAR(200)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'上报人',`trafficDate`VARCHAR(200)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'上报时间',`status`VARCHAR(200)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'交通状态',PRIMARYKEY(`id`))COMMENT='交通数据表'COLLATE='utf8_general_ci'ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=44;CREATETABLE`sys_user_t`(`id`INT(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`role_id`INT(11)NULLDEFAULTNULLCOMMENT'角色ID',`user_id`VARCHAR(50)NOTNULLCOMMENT'用户ID',`user_name`VARCHAR(100)NOTNULLCOMMENT'用户名',`status`INT(11)NOTNULLCOMMENT'是否有效0:false\\\\1:true',`create_date`TIMESTAMPNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,`create_by`VARCHAR(100)NULLDEFAULTNULL,`last_update_date`TIMESTAMPNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,`last_update_by`VARCHAR(100)NULLDEFAULTNULL,`password`VARCHAR(128)NOTNULL,`tenantcode`VARCHAR(50)NOTNULL,`diskId`VARCHAR(500)NULLDEFAULTNULL,`remarks`VARCHAR(500)NULLDEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`id`))COMMENT='系统用户表'COLLATE='utf8_general_ci'ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=51;CREATETABLE`sys_role_t`(`role_id`INT(11)NOTNULLCOMMENT'角色ID',`role_name`VARCHAR(200)NOTNULLCOMMENT'权限名称',`status`INT(11)NOTNULLCOMMENT'是否有效0:true\\\\1:false',`create_date`TIMESTAMPNULLDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP,`create_by`VARCHAR(100)NULLDEFAULTNULL,`last_update_date`TIMESTA

大规模资金流入流出预测Top1与Top2答辩pdf，天池大数据预测答辩ppt，时间序列预测，大学生服务外包

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

本程序实现给出一组数据来训练神经网络，让其能够准确预测出数据的未来趋势。
并且画出了仿真图像。
可以看见仿真的图和实测的很接近。

第1篇为MATLAB常用算法应用设计，包括贝叶斯分类器的数据处理、背景差分的运动目标检测、小波变换的图像压缩、BP的模型优化预测、RLS算法的数据预测、GA优化的BP网络算法分析、分形维数应用、碳排放约束下的煤炭消费量优化预测、焊缝边缘检测算法对比分析、指纹图像细节特征提取、多元回归模型的矿井通风量计算、非线性多混合拟合模型的植被过滤带计算、伊藤微分方程的布朗运动分析、Q学习的无线体域网路由方法和遗传算法的公交排班系统分析。
第2篇为MATLAB高级算法应用设计，包括人脸检测识别、改进的多算子融合图像识别系统设计、罚函数的粒子群算法的函数寻优、车载自组织网络中路边功能及防碰撞算法研究、免疫算法的数值逼近优化分析、启发式算法的函数优化分析、一级倒立摆变结构控制系统设计与仿真研究、蚁群算法的函数优化分析、引力搜索算法的函数优化分析、细菌觅食算法的函数优化分析、匈牙利算法的指派问题优化分析、人工蜂群算法的函数优化分析、改进的遗传算法的城市交通信号优化分析、差分进化算法的函数优化分析和鱼群算法的函数优化分析。

BP神经网络适用于大样本数据的预测，至于小样本还有灰色理论、最小二乘支持向量机、广义回归神经网络、灰色神经网络，不同的数据需要根据其本身特点选择不同的预测方法。
在很多次实验之后，我比较钟情于BP神经网络和组合预测，组合预测是大趋势，客观上有道理，主观上有更大的操作可能性。
下面给出广义回归神经网络（包含交叉验证过程的GRNN）用于小样本量预测的代码，包括BP神经网络预测结果的对比。

基于BP神经网络完成共享单车数据预测，环境：anaconda+jupyternotebook。
文件包含代码+数据集

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。