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[1k以上] 1000元:用RBF神经网络的数据估值预测

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秒答网 发表于 2016-4-5 11:29:24 | 显示全部楼层 |阅读模式
1000元:用RBF神经网络的数据估值预测,基于RBF神经网络的数据估值预测程序需求

1 基本需求
    对于二维时间序列,进行估值预测,即利用数据文件中,前x行的值,进行训练学习,利用x+n行的值,预测第x+n+1行中指定列的值。
2 精度需求
    预测值与实际值的最大相对误差小于0.5%,相对误差均值小于0.1%(可以协商);
    本精度要求是指对第一列数据进行预测的精度,即Specify_ column=0
    相对误差=100*ABS(预测值-实际值)/实际值;
3 算法设计
    基于RBF神经网络进行预测计算,如果无法达到预期效果,也可选用其它算法。(可以协商)。
4 程序设计要求
4.1 编程语言
    使用C#编写
4.2程序基本构架
4.1.1全局变量
    public  int  OutPut_Length//预测长度
    public  int  n_row; //输入数据行数
    public  int  n_col; //输入数据列数
    public  double [,]  InPut; //输入数据
    public  double [,]  OutPut; //输出数据
    public  int  X_Num; //输入层神经元个数
    public  int  T_Num; //样本个数
    public  int  Start; //样本开始点
    public  int  Specify_ column;//指定要预测的列号
4.1.2基本算法
    该部分包括所有预测计算所需的基本函数,如:数据预处理,标准差计算、聚类计算,矩阵运算,网络训练,结果输出等;函数基本形式示例如下:
#region数据预处理
public void Preprocess (double [,] InPut )
{   
}
#endregion
#region 输出计算结果
public bool WriteOutput(string Output_FileName,double[,] OutPut )
{
    string result="";
    for (int i = 0; i < OutPut.GetLength(0); i++)
    {
       for (int j = 0; j < OutPut.GetLength(1); j++)
       {
          result +=OutPut[i, j] + "\t";
       } result += "\r\n";
    }
    try{FileStream fs = new FileStream(@"d:\result.txt",FileMode.Create);}
    catch{MessageBox.Show("计算结果写入文件失败!");return false;}
    StreamWriter sw = new StreamWriter(fs,Encoding.GetEncoding("gb2312"));
    sw.Write(result);
    sw.Flush();
    sw.Close();
    fs.Close();
    MessageBox.Show("计算结果已写入文件:"+" d:\result.txt ");
    return true;
}
#endregion
4.1.3预测测试
    该部分主要用来演示验证预测精度,预测长度可调,输入层神经元个数可调,参与计算的样本数可调,样本开始点可调,函数基本形式如下:
#region数据预测
public double [] Forecast_Test (double [,] InPut,int Start,int T_Num,int X_Num,int OutPut_Length,int Specify_ column )
// InPut为输入数据;
// Start为参与计算数据开始点,即从InPut中第Start行开始计算;
// T_Num为样本数,即参与计算的数据行数,从Start行开始,;
// X_Num为输入神经元个数,即参与计算的数据列数,若为1,即为一维时间序列预测,若大于1,即为二维时间序列预报,计算时,从第一列顺序读取X_Num列参与计算;
// OutPut_Length为预测长度;
// Specify_ column为要预测的列号
{
   double [,]  OutPut=new double[OutPut_Length,3]; //第1列存放预测值;第2列存放实际值;第3列存放相对误差;
   return OutPut;
}
#endregion
4.1.4数据预测
    该部分为数据预测处理部分,预测长度可调,输入层神经元个数可调,参与计算的样本数可调,样本开始点可调,函数基本形式如下:
#region数据预测
public double [] Forecast(double [,] InPut,int Start,int T_Num,int X_Num,int OutPut_Length,int Specify_ column)
// InPut为输入数据;
// Start为参与计算数据开始点,即从InPut中第Start行开始计算;
// T_Num为样本数,即参与计算的数据行数,从Start行开始,;
// X_Num为输入神经元个数,即参与计算的数据列数,若为1,即为一维时间序列预测,若大于1,即为二维时间序列预报,计算时,从第一列顺序读取X_Num列参与计算;
// OutPut_Length为预测长度;
// Specify_ column为要预测的列号
{
   double [,]  OutPut=new double[OutPut_Length,1]; //1列存放预测值;
   return OutPut;
}
#endregion

4.1.5 程序基本流程
QQ截图20160405112822.png
5 其它需求
    要求给出C#程序源代码,源代码中要进行详细注释,同时给出数据处理流程图,要细化到函数。
其他资料见附件:
来自:ao_hick

基于RBF神经网络的数据估值预测程序需求.zip

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 楼主| 秒答网 发表于 2016-4-5 11:33:18 | 显示全部楼层
接了:matlab数值和优化
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 楼主| 秒答网 发表于 2016-4-5 11:43:27 | 显示全部楼层
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