10.3969/j.issn.1673-629X.2008.11.010
基于C#.NET与Matlab接口和BP网络的汽车产量预测
为了提高软件预测系统的开发效率和精度,研究了误差反向传播神经网络(Error Back Propagation Neural Network,BPNN)在Madab 2006a环境下的实现方法,采用迭代法选择神经网络训练参数.探讨了Matlab与C#.NET开发平台的接口技术,能成功实现C#.NET对Matlab神经网络工具箱的调用.以汽车产量预测为应用案例,开发了基于C#.NET和Matlab接口的神经网络预测系统.实验结果表明,该预测系统对汽车产量预测有着良好性能,接口技术的应用提高了软件开发效率.
人工神经网络、接口技术:预测
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家863计划资助项目2007AA04Z112;国家自然科学基金资助项目60574062
2009-01-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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