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

GM(1_1)模型建立与预测方法实例：根据GM（1,1）建模原理，经过对数据的累加生成和累减还原，得到2010—2015年的数据分别为2010：851.0925262011：858.2460062012：865.4596112013：872.7338462014：880.0692232015：887.466252平均误差：0.065%

出版社的资源配置问题2006年“高教”杯全国赛A题国家一等奖摘要在充分理解题意的基础上，我们提出了合理的假设。
通过对问题的深入分析，我们将本题归结为规划问题，并建立了双目标整数规划模型。
模型预备阶段，我们做了大量完整、系统的工作：（1）对过去5年调查问卷分配书号数加权平均，得出各分社分配书号方案；
（2）用GM(1,1)模型（灰色预测模型）对单位书号的销售量进行预测；
（3）人力资源“瓶颈约束”模型；
（4）统计各学科分社市场占有率，限定其分配书号的数量范围，并确定强势产品；
（5）对满意度进行了权重加和处理，并构造函数，建立满意度影响下的潜在经济效益模型。

出版社的资源配置问题2006年“高教”杯全国赛A题国家一等奖摘要在充分理解题意的基础上，我们提出了合理的假设。
通过对问题的深入分析，我们将本题归结为规划问题，并建立了双目标整数规划模型。
模型预备阶段，我们做了大量完整、系统的工作：（1）对过去5年调查问卷分配书号数加权平均，得出各分社分配书号方案；
（2）用GM(1,1)模型（灰色预测模型）对单位书号的销售量进行预测；
（3）人力资源“瓶颈约束”模型；
（4）统计各学科分社市场占有率，限定其分配书号的数量范围，并确定强势产品；
（5）对满意度进行了权重加和处理，并构造函数，建立满意度影响下的潜在经济效益模型。

GM(1，1）模型，可以用于python，直接调包完成即可；

MFC语言编写的灰色预测模型EXCEL预测分析.doc多变量灰色预测模型算法的Matlab程序.pdf多变量灰色预测模型算法的Matlab程序.txt灰色模型代码GM(1，1)模型的改进与应用及其MATLAB实现.pdf关于GM(1,1)灰色模型MATLAB的程序.pdf用EXCEL实现灰色数列模型GM(1,1)的预测.pdf企业马尔可夫预测的Excel+VBA实现.pdf灰色模型GM(1,1)结合Excel实现药品销售预测.pdf基于EXCEL建立人口灰色预测模型的研究.pdfVBA编程轻松实现.pdf用Excel建立灰色数列预测模型的研究.pdf

运用matlab，优化GM（1,1）算法，得到修正后的序列

《灰色系统理论及其应用》全面、系统地论述了灰色系统的基本理论、基本方法和应用技术，是作者长期从事灰色系统理论探索、实际应用和教学工作的结晶，同时还吸收了国内外同行近年来取得的理论和应用研究新成果，向读者展示出灰色系统理论这一新学科的概貌以及发展动态。
《灰色系统理论及其应用》共14章，包括灰色系统的基本概念和基本原理，灰色方程与灰色矩阵，序列算子与灰色序列生成，灰色关联分析，灰色聚类评估，灰色系统建模，灰色系统预测，灰色组合模型，灰色决策，灰色规划，灰色投入产出、灰矩阵博弈模型和灰色控制等内容，并附有灰色建模系统软件包。
其中序列算子，缓冲算子公理系统及系列弱化和强化算子、灰数灰度测度公理、广义灰色关联度（灰色绝对关联度、灰色相对关联度、灰色综合关联度），定权灰色聚类评估和基于三角白化权函数的灰评估新方法，lpgp漂移及定位求解，gm(1,1)模型的适用范围，以及灰色经济计量学模型(g-e)，灰色生产函数模型(g-c-d)，灰色投入产出模型(g-i-o)、灰色马尔可夫模型(g-m)和灰色博弈模型（g-g）等系作者初次提出。
作者：刘思峰，男，工学博士，1955年生于河南省平舆县，先后就读于河南大学（基础数学）、山东大学（应用数学）、华中理工大学（数量经济学、系统工程）。
曾赴美国宾州州立SR大学国际系统科学研究所任访问教授。
1994年在河南农业大学破格晋升为管理学教授。
现任南京航空航天大学特聘教授、博士生导师、经济与管理学院院长、管理科学与工程一级学科博士点及博士后科研流动站学术带头人。

基于灰色系统理论编写的，开发软件为matlab(2010b)版。
工具箱中包括：灰色关联分析、GM(1,1)模型、GM（1，3）模型和与GM(1,1)配合使用的残差补偿程序，应用范围为需要进行灰色系统分析的数列。
使用者可以直接调用函数文件即可运转。

GM（1,1）灰色预测模型y=input('请输入数据');%输入数据请用如例所示方式：[48.757.1768.7692.15]n=length(y);y0=ones(n,1);y0(1)=y(1);fori=2:ny0(i)=y0(i-1)+y(i);end

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。