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基于Keras的股票价格预测

于 2020-12-05 发布
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基于Keras的神经网络的股票价格预测,实测有效。也是根据人家分享的总结的

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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    风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。对风速进行比较准确的预测,可以有效地减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。基于时间序列法和神经网络法,该文对风速预测进行了研究,提出了预测风速的时序神经网络法。该方法用时间序列法建模,得到风速特性的基本参数,并用这些参数选择神经网络的输入变量;为了提高预测精度,提出了滚动式权值调整手段。该方法有效地提高了风速预测的精度。
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    Hopfield神经网络解决 TSP问题 利用神经网络解决组合优化问题是神经网络应用的一个重要方面。所谓组合优化问题,就是在给定约束条件下,使目标函数极小(或极大) 的变量组合问题。将Hopfield 网络应用于求解组合优化问题,把目标函数转化为网络的能量函数,把问题的变量对应到网络的状态。这样,当网络的能量函数收敛于极小值时,问题的最优解也随之求出。由于神经网络是并行计算的,其计算量不随维数的增加而发生指数性“爆炸”,因而对于优化问题的高速计算特别有效。
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