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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

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

《MATLAB神经网络43个案例分析》源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第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第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

SVR时间序列预测，使用滑动窗口堆叠切片数据集，网格搜索+交叉验证用来模型参数设置，模型保存，模型加载,模型预测。

小区间OD矩阵的预测工具，输出一已知的数据流可进行自动迭代推算，误差默认设置为0.001.

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。