10.3969/j.issn.1001-9944.2010.12.002
基于人工神经网络钢材价格的分析与预测
分析了影响我国钢材价格的客观因素,基于BP神经网络建立钢材价格预测的模型.采用Levenberg-Marquardt算法对BP神经网络的权值进行优化.使用MATLAB语言编写程序,用1990-2008年的数据对模型进行训练得出预测结果.结果表明,预测值与真实值较吻合,所建立的神经网络模型有较准确的预测精度.
神经网络、钢材、价格预测、MATLAB
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TP183(自动化基础理论)
2011-03-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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