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改良版剑桥模型小程序(MATLAB)

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简介:
本小程序基于改良版剑桥模型算法开发,采用MATLAB语言编写,提供便捷的经济预测和政策分析工具,适用于学术研究与教学。 使用Matlab R2012编写的修正剑桥模型,在安装了该版本的Matlab软件后,可以直接打开程序进行运算。

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客服
客服
  • MATLAB
    优质
    本小程序基于改良版剑桥模型算法开发,采用MATLAB语言编写,提供便捷的经济预测和政策分析工具,适用于学术研究与教学。 使用Matlab R2012编写的修正剑桥模型,在安装了该版本的Matlab软件后,可以直接打开程序进行运算。
  • 优质
    改进版的剑桥模型是对经典的剑桥宏观经济模型进行优化和升级的结果,旨在更好地适应当前经济环境的变化与需求。该版本通过引入新的变量及调整原有参数,提升了模型在预测经济动态、政策效应等方面的准确性和实用性。 剑桥模型与修正剑桥模型的描述非常详细且适合初学者自学。
  • 修正的FORTRAN源.rar_修正_FORTRAN编_
    优质
    本资源为一修正版剑桥模型的FORTRAN语言实现代码。适用于经济学领域研究者及学生,旨在提供更精确的经济预测与分析工具。 《修正剑桥模型的源程序(FORTRAN编写)》是一个基于FORTRAN编程语言实现的经济学模型,主要用于模拟和分析经济体系的行为。这个模型是对原始剑桥模型的一个改进版本,旨在提供更为精确和全面的经济预测。在FORTRAN语言的支持下,该模型能够处理复杂的数学计算,并对经济变量进行动态跟踪。 剑桥模型起源于20世纪50年代,由英国剑桥大学的经济学家们提出,主要包括剑桥方程组和现金余额理论。这些理论关注的是收入、储蓄、投资和资本积累之间的关系。原始模型通常假设经济系统中的行为人是理性的,并且经济行为主要受财富分配和消费习惯的影响。 修正后的剑桥模型在此基础上进行了一系列改进,以应对实际经济环境中更为复杂的情况。例如,可能包括非线性效应、不确定性因素以及金融市场波动等元素。在FORTRAN代码中,这些改善可能表现为更复杂的算法、更多的边界条件或者更加精细的参数调整。 其中,“camcly.for”可能是该模型的核心部分,包含了主要的计算逻辑和经济方程。“pq.for”则可能是处理特定经济变量或参数的部分,如价格水平(P)和产出量(Q)。FORTRAN程序可能通过这些变量来模拟市场供需关系,并分析价格与产量如何随经济环境变化而调整。 《修正剑桥模型的源程序》是一个用于经济学研究的重要工具。通过对FORTRAN代码进行深入学习,可以更好地理解经济学理论的实际应用以及如何用编程语言来模拟和预测复杂的经济行为。这对于从事经济学研究的研究人员及软件开发者来说是一份宝贵的资源。
  • 的本构源
    优质
    《剑桥模型的本构源程序》一书深入探讨了经济学领域中广泛应用的剑桥模型的核心编程原理和实践应用,为读者提供了理解和操作该模型的技术指南。 剑桥模型本构源程序用于岩土工程中的本构模型建立。
  • MCC 的 FORTRAN 修正
    优质
    这段简介可以这样编写:“MCC剑桥模型FORTRAN修正版”是对经典的MCC剑桥模型进行现代化编程语言兼容性改进的作品,主要针对原始FORTRAN代码进行了优化和更新。 MCC修正了剑桥模型的umat模块,并在ABAQUS软件中使用Fortran语言进行了实现。
  • Matlab合同网.zip
    优质
    本资源提供了一种改良版的Matlab合同网模型,旨在优化多智能体系统的协作机制。通过代码实现,便于研究和实践应用。下载后可直接运行于MATLAB环境,适合科研人员与工程师使用。 本项目主要改进了合同网模型,并将其应用于飞行器任务的实时分配。由于飞行器在中段飞行时间较长且弹道固定,容易成为防御系统拦截的重点目标。我们采用深度强化学习算法结合动态窗口局部路径规划法进行关键技术研究,包括深度强化学习模型设计和飞行器突防航迹推演等。主要技术涉及CNP(中央网络处理)和DQN(深度Q网络)。
  • Krishna_MCC_修正_matlab_cam-clay_本_
    优质
    本资源提供Krishna MCC修正版剑桥模型的MATLAB代码实现,适用于CAM-CLAY理论研究与土木工程材料分析。 修正剑桥模型的MATLAB程序代码。
  • 修订代码
    优质
    本项目致力于对经典的剑桥模型计算机代码进行修订与优化,旨在提升该模型在经济学研究中的应用价值和准确性。 修正剑桥模型程序非常适合初学者自学。该资源来自剑桥模型项目。
  • SEIRMatlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB编写的改良版SEIR(易感-暴露-感染-恢复)传染病传播模型的代码。相较于经典SEIR模型,此版本引入了更多变量和参数以模拟更加复杂的疫情发展情况,包括人口流动、干预措施效果等关键因素的影响。该模型适用于研究不同防控策略下疾病传播的变化趋势,并为公共卫生决策提供数据支持。 本资源包含基于SEIR模型的新冠肺炎疫情分析Matlab代码及最新的国内疫情数据集。代码已详细备注,具体模型详解请参考本人博客。欢迎大家下载交流,如有不足之处欢迎指正。
  • SEIRMATLAB代码_rezip.zip
    优质
    本资源提供了一个改进的SEIR(易感-暴露-感染-恢复)传染病传播模型的MATLAB实现。此版本加入了新的参数和功能以更精确地模拟疾病动态,适用于流行病学研究与教学。文件包含详细的注释和使用说明文档,帮助用户轻松理解和应用代码。 SEIR模型是流行病学中的一个重要数学工具,用于模拟传染病在人群中的传播过程。它将人口分为四个状态:易感者(S)、暴露者(E)、感染者(I)和康复者(R)。这个模型对于理解并预测疾病传播动态非常有用,尤其是在研究像新冠疫情这样的大规模疫情时。 本资源提供了一个使用MATLAB实现的改进SEIR模型。MATLAB是一款强大的数值计算与编程环境,非常适合进行这种复杂的数学建模工作。代码中包含了详细的注释,帮助用户更好地理解每一步的逻辑和算法细节。通过学习这段代码,我们可以深入了解SEIR模型的工作原理以及如何利用编程语言来模拟这些过程。 SEIR模型的基本假设包括: 1. **易感者(Susceptible)**:这部分人群尚未接触病毒,可以被感染。 2. **暴露者(Exposed)**:已经接触了病毒但还未表现出症状,处于潜伏期。 3. **感染者(Infectious)**:表现出症状,并能够传染给其他人。 4. **康复者(RecoveredRemoved)**:指那些已从疾病中恢复或不幸去世的人群,他们不再参与疾病的传播。 模型通过参数如传染率β、恢复率γ和初始状态比例来描述各状态之间的转换。改进版可能考虑更复杂的影响因素,例如社会隔离措施及疫苗接种等干预手段的作用效果。 在MATLAB代码中,通常会看到以下步骤: 1. **初始化**:设定模型的参数值,包括各个状态下的人口数量、传播速率等。 2. **时间步进**:定义模拟的时间间隔,并通过循环逐步推进整个过程。 3. **状态转移**:计算每个时间点上各状态人口的变化情况。 4. **结果存储**:记录每一步的结果数据,以便于后续的分析和可视化展示。 5. **结果分析**:包括绘制曲线图以观察不同状态下的人口变化趋势、累计病例数及感染峰值等关键指标。 通过学习并运行这个MATLAB代码片段,你不仅能够掌握SEIR模型的基本原理,还能学会如何利用编程技术解决实际问题。如果在使用过程中发现任何潜在的问题或有改进的想法,可以通过社区交流和反馈来共同提高该模型的准确性和实用性。