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时序预测 | MATLAB实现NARX非线性自回归外生模型房价预测文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-571251.html
NARX（Nonlinear AutoRegressive with eXogenous inputs）是一种非线性自回归外生模型，可以用于时间序列预测，其中外生变量可以帮助提高预测的准确性。在房价预测中，NARX模型可以使用历史房价数据和其他影响房价的外生变量，如经济指标、人口数据、房产政策等，来预测未来的房价走势。
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没看过上一篇的建议看一下前面的上篇。这一篇非线性拟合我就不废话，直接开始了。下面首先介绍几种matlab非线性拟合方法，之后将这几种方法进行对比研究。 如果你喜欢界面化的输入输出，那么可以尝试Curve Fitting App，它在matlab集成的App里面。 界面里常用的拟合方式都有
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目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码实现 对于解决多自由度（MDOF）非线性振动问题，使用单个谐波表示是一种常见的近似方法。这种方法将系统的非线性部分在谐波振动的基础上线性化，从而简化求解过程。 以下是一个基于GUI的单谐波非线性振动问题
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非线性方程是指含有未知数的方程，且方程中至少有一个未知数的次数大于一或者含有非一次幂的函数（如指数、对数、三角函数等）。例如，$f(x) = x^3 - 2x - 5 = 0$就是一个非线性方程。非线性方程通常没有显式的解析解，因此需要使用数值方法来近似求解。 牛顿迭代法（N
收敛阶 lim k → ∞ ∣ e k + 1 ∣ ∣ e k ∣ r = C 0 , r 为收敛阶 lim_{ktoinfty} frac{|e_{k+1}|}{|e_k|}^r=C0 ,,,,, r为收敛阶 k → ∞ lim ∣ e k ∣ ∣ e k + 1 ∣ r = C 0 , r 为收敛阶 二分法是线性收敛的，如果指定精度 ϵ { epsilon } ϵ ，则最多需要迭代步数 k = ⌈ log
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目录 💥1 概述 📚2 运行结果 2.1 算例1 2.2 算例2 🎉3 参考文献 🌈4 Matlab代码实现 本文用于非线性系统识别任务的径向基函数神经网络（RBF-NN）的三种变体。特别是，我实现了具有常规和分数梯度下降的RBF，并将性能与时空RBF-NN进行了比较。 时空RBF-NN（Radial Basis Function Neur
