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基于EBM-GML及EBM效率值的GML指数Matlab代码,包含EC与TC分解及个人视频教程,有疑问欢迎通过CSD联系我

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简介:
本资源提供基于EBM-GML及EBM效率值的GML指数计算的Matlab代码,涵盖EC和TC分解,并附带详细视频教程。有问题请随时通过CSD与我联系。 GML指数计算基于EBM-GML以及EBM效率值的Matlab代码可以直接分解为EC(技术效率变动)和技术进步TC。该套资料包括本人录制的视频讲解,详细介绍了如何使用这些代码,并提供了全套资料包及售后服务以确保结果准确可靠。 GML指数可用于测算绿色全要素生产率(GTFP)或环境效率。需要注意的是本贴提供的仅是EBM-GML指数计算的Matlab代码。此外,GML指数有四种不同的计算方法:SBM-GML、SBM-DDF、GML-DDF和EBM-GML,所有这些方法都可以分解为EC和技术进步TC。 在我的主页上可以找到其他三种指数(即非EBM-GML)的计算代码及详细资料。

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客服
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  • EBM-GMLEBMGMLMatlabECTCCSD
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    本资源提供基于EBM-GML及EBM效率值的GML指数计算的Matlab代码,涵盖EC和TC分解,并附带详细视频教程。有问题请随时通过CSD与我联系。 GML指数计算基于EBM-GML以及EBM效率值的Matlab代码可以直接分解为EC(技术效率变动)和技术进步TC。该套资料包括本人录制的视频讲解,详细介绍了如何使用这些代码,并提供了全套资料包及售后服务以确保结果准确可靠。 GML指数可用于测算绿色全要素生产率(GTFP)或环境效率。需要注意的是本贴提供的仅是EBM-GML指数计算的Matlab代码。此外,GML指数有四种不同的计算方法:SBM-GML、SBM-DDF、GML-DDF和EBM-GML,所有这些方法都可以分解为EC和技术进步TC。 在我的主页上可以找到其他三种指数(即非EBM-GML)的计算代码及详细资料。
  • 地级市绿色全要素生产(GTFP),四种GMLEBM-GML、SBM-GML、SBM-DDF)原始测算结果
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    本研究提供了地级市层面关于绿色全要素生产率及其四种GML指数(包括EBM-GML,SBM-GML和SBM-DDF)的详尽原始数据及分析结果,为评估各地经济活动的环境效率提供重要参考。 283个地级市的绿色全要素生产率(GTFP)年度数据从2006年至2019年进行了整理与测算,采用了四种GML指数计算方法:EBM-GML、SBM-GML、GML-DDF和SBM-DDF。这些数据均被分解为技术进步(TC)和效率变动(EC)。该数据集是我论文写作所需,并且经过了仔细核验以确保其准确可靠,可以直接用于数据分析回归模型中。 整理这份资料耗时费力,请大家支持正版资源而不是购买盗版材料,因为后者不会提供后续更新。我计划在未来免费更新2020年的相关数据,而非法渠道则无法获得这一服务。如果有任何疑问或需要帮助的地方,请随时留言提问,我会一一解答并确保你们的满意度。 具体的数据来源包括中国城市统计年鉴、中国区域统计年鉴、中国能源年鉴和中国环境年鉴等权威出版物以及哈佛大学官网的相关信息。此外,时间跨度覆盖了2006年至2019年的连续时间段,并且包含了全国所有地级市的详细情况(根据可用性和行政边界变化)。每个GML指数都被进一步分解为技术进步和技术效率两个部分。 全局参比的方法是通过使用整个研究期间内所有决策单元的投入产出数据来构建最佳生产前沿,从而确保不同时期的所有决策单元都能在全局最优生产前沿上进行比较。
  • DEA-SBM模型MATLAB计算ML和GML析全要素生产绿色全要素生产ECTC结果)
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    本研究采用DEA-SBM模型编写MATLAB代码,旨在评估并解析传统与绿色全要素生产率,通过效率变化(EC)和技术变化(TC)的分解,提供深入分析。 Matlab代码用于基于DEA-SBM模型计算ml指数和gml指数,以研究全要素生产率和绿色全要素生产率。结果包括EC TC分解指数文件包,内含操作代码、操作视频、指标解释及模型解释,并提供面板数据示例。整个操作过程简单明了。
  • GMLML在GTFP测算中应用MATLAB实现
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    本文探讨了GML和ML两种指数在评估一般技术前沿生产效率(GTFP)中的作用,并介绍了如何使用MATLAB进行相关计算,为研究人员提供了实用的分析工具。 DEA非期望产出以及Malmquist-Luenberger(ML)和Global-Malmquist-Luenberger(GML)的MATLAB代码。
  • 自平衡小车源(已测试)咨询
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    这段简介可以描述为:“自平衡小车源代码”提供了一个经过充分测试的程序基础,适用于开发和学习自平衡技术。如有任何技术问题或需求详情,请随时联系交流。 基于MPU6050的自平衡小车采用TB6612驱动模块,并具备超声波避障及蓝牙遥控功能。结合相关手机软件,该系统可以显示超声波数据、实现按键、重力感应和遥杆控制的蓝牙遥控操作,同时还能实时监控加速度和角速度波形。
  • EBM风机选型
    优质
    《EBM风机选型指南》是一份详尽指导手册,旨在帮助用户了解如何根据具体需求选择合适的EBM风机。该指南涵盖了不同型号的技术参数、应用场景及安装维护建议,是选购和使用EBM风机的理想参考工具。 EBM风扇选型手册适用于各个行业使用,型号齐全。
  • Screeps库:使用Screeps
    优质
    我的Screeps代码库汇集了各类高效实用的游戏代码,旨在帮助玩家优化资源管理、提高建筑效率和强化机器人战斗技巧。所有代码均开放共享,欢迎各位玩家前来探索与应用。 《深入理解screeps游戏编程:基于My-code-on-screeps代码库的解析与实践》 Screeps是一款在线多人策略游戏,玩家通过编写JavaScript代码来控制名为蠕虫(Creep)的角色,在游戏中采集资源、建造结构和防御敌人。本段落将围绕开源代码库My-code-on-screeps进行探讨,深入分析screeps游戏编程技巧及策略。 My-code-on-screeps是开发者个人的Screeps项目集合,旨在供其他爱好者学习与参考。该代码集体现了共享精神,并为初学者提供了宝贵的学习资源。由于开发者的持续更新承诺,用户可以随时追踪最新的优化和改进过程,从而了解不同阶段的设计思路及迭代历程。 标签中的AMPL可能指的是用于处理复杂问题的高级建模语言——Adaptive Memory Programming Language(适应性记忆编程语言)。尽管Screeps主要使用JavaScript编写代码,但开发者可能会采用这种辅助工具来解决资源分配、路径规划等优化难题。这表明My-code-on-screeps中包含了一些复杂的算法和策略。 压缩包内有一个名为My-code-on-screeps-main的文件或目录,该部分很可能是项目的主入口或者核心逻辑代码所在之处。通过分析这部分内容,我们可以更好地理解Screeps游戏的工作原理,并学习如何构建高效的程序架构与实现策略。 为了在游戏中取得优势,screeps编程需要考虑的因素包括但不限于: 1. **资源管理**:有效采集、存储和分配资源以支持Creep的运作及房间的发展。 2. **建筑规划**:确定何时何地建造何种结构来优化能源使用和防御性能。 3. **路径规划**:为Creep提供最短且高效的移动路线,避免冲突并提高效率。 4. **防御策略**:设计合理的保护措施防止敌方攻击摧毁资源或重要设施。 5. **AI决策**:编写智能行为代码使Creep能够根据环境变化做出适应性反应。 通过My-code-on-screeps中的实现与优化方案,我们不仅能提升自己的JavaScript编程能力,还能掌握游戏策略的设计方法。此外,积极参与开源社区并与其他开发者交流也将有助于个人成长与发展。
  • GML 3.0
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    GML 3.0是一种国际标准的数据模型和格式,用于地理信息系统中存储、交换和共享地理数据。它支持各种复杂的空间对象及其属性,促进了全球范围内的地理信息互操作性。 GML 3.0规范是地理信息系统开发的指导标准。
  • 计算编实验MATLAB(免费享,交流)
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    本资源包含六个数值计算经典问题的MATLAB编程实验及其详细解析,旨在帮助学习者深入理解算法实现与优化。欢迎下载、使用并反馈意见。 对于研一的同学来说,数值计算的编程大作业是一项不可避免的任务。本资源包含了六个大作业的具体数学原理、实验结论以及MATLAB程序,每一步MATLAB程序都进行了详细的标注。 - 实验一:利用拉格朗日插值多项式的振荡现象(包括等距节点、随机节点、分段二次插值和切比雪夫多项式零点)。 - 实验二:最小二乘曲线拟合(直线及抛物线的最小二乘拟合并进行验证)。 - 实验三:数值积分方法(变步长复化梯形公式、变步长复化辛普森法和龙贝格算法)。 - 实验四:线性方程组的数值求解(包括Cholesky分解、LU分解以及Jacobi迭代法和Gauss-Seidel 迭代法的应用)。 - 实验五:非线性方程根的寻找方法(二分法、Newton法及弦截法)。 - 实验六:常微分初值问题数值解法(改进欧拉算法与经典四阶龙格库塔算法)。
  • 读取GML:采用层结构存储GML据。导出邻接矩阵-MATLAB开发
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    本项目提供了一种读取和解析GML文件的方法,并基于层次化存储方式将数据转换为邻接矩阵,便于进一步的数据分析与网络研究,使用MATLAB实现。 可以打开 .gml(图形建模语言)文件,并以分层结构存储图形信息。也可以从这种结构推导出邻接矩阵。由于它不关心实际内容的具体细节,因此适用于任意属性的数据处理。此外,这种方法也适合处理大文件,尽管速度较慢。也许这不是最佳方法——我愿意听取其他建议!