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系统动力学模型的常用工具代码集合

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简介：
本代码库汇集了多种用于构建和分析系统动力学模型的实用工具，旨在简化建模流程，促进科学研究与教育应用。 系统动力学模型是一种用于分析复杂系统的数学建模方法，它通过模拟系统内部各组成部分之间的动态关系及其随时间变化的模式来理解系统的长期行为和发展趋势。这种方法特别适用于处理那些包含反馈回路、延迟效应以及非线性特性的复杂问题，在商业管理、环境保护和社会科学等领域有着广泛的应用。

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  • 系统动力学模型的常用工具代码集合
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    本代码库汇集了多种用于构建和分析系统动力学模型的实用工具，旨在简化建模流程，促进科学研究与教育应用。 系统动力学模型是一种用于分析复杂系统的数学建模方法，它通过模拟系统内部各组成部分之间的动态关系及其随时间变化的模式来理解系统的长期行为和发展趋势。这种方法特别适用于处理那些包含反馈回路、延迟效应以及非线性特性的复杂问题，在商业管理、环境保护和社会科学等领域有着广泛的应用。
     
  • 混合动力系统模型的MATLAB代码.zip
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    本资源为一个包含多种混合动力系统仿真模型的MATLAB代码包，适用于学术研究及工程应用，帮助用户快速搭建和分析复杂混合动力系统的性能。 版本：matlab2014/2019a，内含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等，并扩展到无人机等多个领域的Matlab仿真研究。 内容标题所示主题相关，详细介绍可参见主页中的博客文章。 适合人群：本科及硕士阶段的科研与学习使用。 博主介绍：热爱科研工作的Matlab仿真开发者，在技术提升的同时注重个人修养的发展，欢迎对matlab项目有兴趣的合作交流。
     
  • 齿轮系统动力学模型（非线性）.zip_齿轮动力学_齿轮系统动力学模型
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    本资源提供了一个关于非线性齿轮系统的动力学模型的详细研究，深入探讨了齿轮间的动态交互作用及振动特性。 齿轮系统非线性动力学模型及其求解方法的研究属于齿轮非线性动力学研究的一部分。
     
  • 常用密码爆破集合工具
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    本工具集包含多种常用的密码破解软件和脚本，旨在帮助安全测试人员评估系统、应用及服务的密码安全性。 弱口令密码合集包含常用爆破密码，适用于常见的破解尝试，并且已经经过测试确认有效。
     
  • 四种常用的集成学习模型代码实现
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    本文详细介绍了四种流行的集成学习算法，并提供了每种方法的具体Python代码示例。适合希望深入理解并实践集成学习技术的数据科学家和机器学习爱好者阅读。 总结了集成学习的三种常用框架，并从sklearn库中导入相关函数，举例实现了Adaboost、XGBoost、RandomForest以及Stacking四个模型。
     
  • MATLAB数学建模常用算法代码合集.rar
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    本资源包含MATLAB实现多种数学建模经典算法的代码集合，适用于科研、学习及竞赛，帮助用户快速掌握并应用相关算法解决实际问题。 数学建模常用的MATLAB算法代码集合包括：神经网络图像分类代码；图论算法软件；小波神经网络预测代码；元胞自动机演示案例的代码；Dijkstra算法用于最短路径查找的代码；Floyd算法求解最小距离问题的代码；基于广义回归神经网络（GRNN）的数据预测，特别是在货运量上的应用实例；K-means聚类算法实现的具体代码；径向基函数（RBF）神经网络进行回归预测的应用示例；支持向量机（SVM）分类器相关代码；TOPSIS多属性决策方法的综合评价模型代码；层次分析法的相关代码，包括建立判断矩阵和计算权重等过程；插值与拟合算法实现的MATLAB程序；解决多目标规划问题的实例程序；二次指数平滑及其时间序列预测的应用示例；各类优化模型的具体应用代码；灰色关联度分析方法以及其在不同领域的具体运用案例；基于小波神经网络的时间序列预测及异常检测技术相关代码，包括特征提取和异常值识别等模块；隐马尔可夫模型的预测算法实现方式；智能算法中的粒子群优化、模拟退火与遗传算法的具体应用实例展示；主成分分析及其降维处理的相关MATLAB程序开发。此外，还包括最小生成树问题求解的MATLAB编程实践等内容。
     
  • 系统动力学模型实例.rar
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    本资源包含多个系统动力学模型的实际案例研究，旨在帮助学习者理解如何构建和应用系统动力学模型来解决复杂问题。适合研究人员与学生参考使用。 系统动力学是一种定量分析复杂系统行为的建模方法，它主要关注系统内部的反馈机制以及这些机制如何影响系统的长期动态。在提供的压缩包文件“系统动力学模型案例.rar”中，包含了一系列用vensim平台编写的系统动力学模型源码，这些都是深入理解和应用系统动力学的重要资源。 vensim是进行系统动力学建模的专业软件，它提供了一个图形化用户界面，使用户可以通过绘制流程图来构建模型，并对其进行仿真和分析。vensim的源代码通常由流（Flow）、变量（Variable）、延迟（Delay）和函数（Function）等构成，这些元素共同描述了系统的运作机制及其相互作用。 在系统动力学建模中，有几个核心概念值得深入探讨： 1. **反馈机制**：这是系统动力学的核心。包括正反馈和负反馈两种类型。正反馈会放大变化，可能导致系统行为的突然转变；而负反馈则抑制这种变化，以保持系统的稳定状态。理解这些循环是预测系统未来行为的关键。 2. **延迟效应**：在复杂系统中，过程往往不会立即产生反应，而是存在时间滞后现象。这种延迟可能影响到整个系统的动态表现形式，比如导致振荡或不稳定性等现象的发生。 3. **结构决定行为**：这一观点强调的是模型的架构而非具体的参数决定了其长期的行为模式。通过调整不同组件之间的连接方式可以观察到不同的结果变化。 4. **仿真与政策分析**：vensim能够模拟各种决策情景下的系统响应，帮助制定者评估潜在策略的效果和影响。 5. **系统思维**：它鼓励从整体的角度来考虑问题，并重视各部分间的相互作用关系而非孤立地看待每一个组件的作用。压缩包内的“模型案例”可能包含了一系列现实世界中的例子，如经济、环境和社会系统的建模实例，这些资料为学习研究提供了丰富的素材。 此外，“新建文件夹”中也可能包含了更多的模型或相关文献资源。通过分析和应用vensim提供的模型源代码，我们能够更好地理解和解决现实生活中的复杂问题，并预测诸如经济增长趋势及环境保护等问题的演变过程。同时还能帮助制定有效的政策策略。
     
  • MATLAB系统聚类代码-LDS-Toolbox：适用于线性动力系统的建模工具箱
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    LDS-Toolbox是一款专为线性动力系统设计的MATLAB工具箱，内置了系统聚类算法，帮助研究人员和工程师高效地进行模型构建与分析。 Matlab系统聚类代码LDS工具箱：用于线性动力系统（LDS）建模的Matlab工具箱 作者提供了这个用于线性动力系统的Matlab工具箱。概述如下： 线性动力系统是许多学科中对时空数据进行建模的基本方法，尽管它具有强大的功能，但分析起来却较为复杂，因为这种模型不符合欧几里得几何学规则，所以传统的学习技术无法直接应用。 具体而言，LDS通过参数方程式来描述时空数据。从输入信息中获得的最佳系统参数（即(A, C)元组）被用作每个序列的特征表示。使用此工具箱可以： 1. 通过多种方法获取给定序列稳定线性动力系统的参数。 2. 在线性动力系统的空间上进行聚类或稀疏编码。 3. 对时空数据如视频和触觉序列等进行分类。 如果您在工作中应用了这个工具箱，请引用以下文献： @inproceedings{huang2017efficiency， title={线性动态系统有效优化及其在聚类与稀疏编码中的应用}，作者：Huang Wenbing, Mehrtash Harandi, Tong Zhang, Fan Lijie, Sun Fuchun和Junzhou Huang。
     
  • 王其藩的系统动力学及附录中的Vensim模型集
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    本书汇集了王其藩教授在系统动力学领域的研究成果和应用案例，并提供了使用Vensim软件建立的模型集合，旨在为读者提供深入理解复杂系统的工具与视角。 王其藩所著的《系统动力学》一书中的所有案例都可以用Vensim软件运行，并且这些模型在不同版本的Vensim上可以正常工作，但可能会因为版本不兼容而出现乱码问题。