附录中的Matlab代码-Tensor-mortality-prediction：涉及张量分解的多人口死亡率预测（Matlab示例）。

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简介：
附录中提供的MATLAB代码用于张量死亡率预测。该目录包含了可用于重现论文结果的代码，该论文由Dong, Y., Huang, F., Yu, H., & Haberman, S. (2019) 发表，题为“使用张量分解预测多族群死亡率，工作论文”。软件依赖项和表格是在MATLAB R2018b操作系统下Windows 10环境下生成的。值得注意的是，“张量工具箱”被用于进行张量分解。此外，“DSP系统工具箱”则用于计算RMSE/RMSFE，同样可以在MATLAB中下载。“EconometricsToolbox”则用于拟合时间序列模型，也同样可在MATLAB中获取。“并行计算工具箱”被用于执行parfor循环，并且可从MATLAB下载。Lee-Carter模型的MATLAB代码可以查阅本文附录中的图9。此外，由于该模型广为人知，您也可以利用其他软件来拟合Lee-Carter模型；但由于版权限制，我们无法提供其源代码。所使用的数据为中心死亡率（Mx_1x1），应从“人类死亡率数据库”中下载并进行处理。为了便于操作，我们将数据整理为“.mat”格式。繁殖指南包含关于使用十个欧...的信息。

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附录中的MATLAB代码-Tensor-mortality-prediction:基于张量分解的多人口死亡率预测（MATLAB代...

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本项目提供用于多人口死亡率预测的MATLAB代码，采用先进的张量分解技术。适用于精算学和人口统计学研究者，助力更准确地进行长期人口趋势分析与风险评估。附录中的MATLAB代码用于张量死亡率预测，并提供了在以下论文中重现结果所需的所有内容：Dong, Y., Huang, F., Yu, H., & Haberman, S. (2019). 多族群死亡率的张量分解预测，工作论文。这些软件依赖项是在MATLAB R2018b和Windows 10操作系统下生成的。重要说明：“张量工具箱”用于进行张量分解。“DSP系统工具箱”用来计算RMSE/RMSFE。“Econometrics Toolbox”用于拟合时间序列模型。“并行计算工具箱”则执行parfor循环。Lee-Carter模型的MATLAB代码可以在本段落附录（图9）中找到，您也可以使用其他软件来拟合此著名模型。所使用的数据是中心死亡率(Mx_1x1)，需要从人类死亡率数据库下载和处理。为了方便起见，我们将这些数据组织为“.mat”格式。

死亡率预测模型： mortality

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mortality是一款专注于预测死亡率的高级统计模型。它通过分析大量人口健康数据，为医疗政策制定者、研究人员提供精准的风险评估与趋势预测，助力公共卫生决策优化。部署计分模型的软件包提供了如何为远程评分/预测部署模型的相关指导。在R语言环境中安装该软件包的方法如下： ```r library(devtools) install_github(QlikBrianB/mortality) ```

MATLAB Tensor Toolbox 3.0及张量分解

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MATLAB Tensor Toolbox 3.0提供高效的数据结构和运算工具用于处理多维数组（张量）。本课程深入讲解其最新功能，并介绍张量在数据分析中的高级应用，特别是张量分解技术。 Tensor Decompositions, the MATLAB Tensor Toolbox, and Applications to Data Analysis 张量工具箱的最新版本专注于提供先进的数学函数库，用于处理高阶数据结构，并支持在数据分析领域中的广泛应用。该工具箱为研究人员和工程师提供了强大的资源来探索、理解和利用复杂的多维数据集。

基于MATLAB的时间序列预测代码-LCFIT：在线李-卡特死亡率模型预测

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本项目提供一个基于MATLAB实现的时间序列预测工具LCFIT，专注于应用李-卡特模型进行在线死亡率预测。时间序列预测是数据分析领域中的一个重要话题，在统计学和机器学习中有着广泛的应用。MATLAB作为一个强大的数值计算与编程环境，被用于实现各种复杂的时间序列模型。“LCFIT:在线李·卡特死亡率预测”项目专注于使用MATLAB进行时间序列预测，并特别针对死亡率数据的应用。李-卡特模型（Lee-Carter Model）是一种在人口统计学中广泛应用的方法，能够有效预测未来的人口死亡率。该方法由Paul Lee和Kei-Hiroshi Carter于1992年提出，它基于年龄与时间两个维度对死亡率进行建模，可以捕捉到随时间和年龄变化的死亡率趋势。使用MATLAB实现李-卡特模型通常包括以下步骤： 1. **数据预处理**：收集并整理历史上的死亡率数据。这些数据一般以年龄和年份为索引的数据矩阵形式存在，并且需要按照特定年龄段与相应年份进行排列。 2. **参数估计**：使用MATLAB的优化工具箱，例如`lsqcurvefit`函数来估算模型中的参数。李-卡特模型通常包括两个主要类型参数——年龄趋势和年度效应，这些通过最小二乘法或其他优化算法求解获得。 3. **模型构建**：该公式可以表示为 `log(mortality) = a_age + b_age * time + k_age + error` ，其中，`a_age` 和 `b_age` 代表与年龄相关的参数；而 `k_age` 则是年度效应的体现。此外，还有时间变量（即年份）、死亡率以及随机误差项。 4. **模型校验**：通过分析残差和检查自相关性等方法来验证所建立模型的有效性和稳定性。 5. **预测**：一旦确定了所有参数值后，就可以利用此模型对未来几年的死亡率进行预估。这需要将未来的年份代入公式，并结合年龄及时间趋势来进行计算。 6. **结果可视化**：借助MATLAB提供的绘图功能（如`plot`或 `surf`），可以以图形方式展示拟合效果和预测结果，从而帮助理解模型的表现。项目中的“LCFIT-coherent-fix”可能是对原李-卡特模型的优化版本，可能针对特定问题进行了改进。这或许包括更稳健的数据处理流程、更为精确的参数估计方法或用于改善预测准确度的技术等。“LCFIT:在线李·卡特死亡率预测”是一个基于MATLAB的时间序列分析项目，旨在为研究者和实践工作者提供一个可扩展且灵活的人口死亡率预测工具。通过深入学习并应用该代码库，可以提升在时间序列分析及人口统计学领域的专业技能。理解这些概念和技术对于掌握此项目的原理与操作至关重要。

Matlab张 tensor 积代码 - tensorFeatureExtraction：利用张量分解进行特征提取

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tensorFeatureExtraction是基于MATLAB开发的一个工具箱，专门用于通过张量积技术实现高效特征提取和分析。它采用先进的张量分解算法来处理多维数据集，从而能够更准确地识别和利用潜在的模式与结构信息。此代码为研究者及工程师提供了一种强大的手段去探索复杂数据背后的深层次关联，适用于图像处理、信号分析等领域中需要深度挖掘特征的应用场景。这是用于多维数据特征提取的MATLAB脚本。存储库包含两种算法：具有高阶正交迭代的特征提取以及通过张量-列分解进行的特征提取。我已经实现了这些特征提取算法，并使用MNIST手写数字数据集对其准确性进行了实验。安装： 1. 克隆代码到本地环境 ``` $ git clone git@github.com:YoshiHotta/tensorFeatureExtraction.git ``` 运行脚本段落件（src/*_script.m）。这些算法在以下文献中提出，并非我的研究成果： - Phan，Anh Huy和Andrzej Cichocki。“用于高维数据集的特征提取和分类的张量分解。”《非线性理论及其应用，IEICE》1.1（2010）：37-68。 - Bengua，Johann A., Ho N.Phien 和 Hoang D.Tuan。“通过矩阵乘积状态分解对张量进行最佳特征提取和分类。”《大数据（BigData Congress），2015年IEEE国际大会》。IEEE, 2015.

Matlab张 tensor 积代码 - tSPN: 张量和积网络

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tSPN是一款基于MATLAB开发的工具包，专注于实现张量和积网络（Tensor Skew Product Networks）的相关算法。它为研究人员提供了一个高效的平台来探索和应用张量和积在网络结构中的潜力，特别适用于复杂数据模式的学习与表示。该软件包包含用于将经过训练的SPN转换为紧凑tSPN的Matlab/Octave代码。函数`demonstration`展示了使用`tspn_iden`算法在将已训练的SPN转化为tSPN时的应用。核心功能如下： - `[core，nz，data，testdata]=tspn_iden（张量，权重，sample_train，sample_test，opts）` 将SPN转换为紧凑形式的tSPN。此过程中未重复查找非重复样本。 - `findnonsample.m` 查找非样本数据（负样本）。 - `推论=cpSPNinf（张量，权重，样本）` 计算规范多义词的推理结果。这些功能基于论文《深度模型压缩和推理加速中的总和积网络在张量列车上的应用》。作者包括高静云、陈聪、张宇科、金·巴瑟里尔以及黄毅。

病马疝气症与死亡率预测

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本研究探讨了病马疝气病症的特点、影响因素及其对患病马匹生存率的影响，并建立了基于临床数据的死亡风险预测模型。这段文字描述了一个使用Logistic回归模型预测病马因疝气症导致的死亡率的代码及相应的数据集。

BayesDemog: 贝叶斯方法在死亡率预测中的应用

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BayesDemog采用贝叶斯统计模型来分析和预测人口死亡率的变化趋势，为政策制定者提供精准的人口老龄化及健康保障数据支持。贝叶斯·德莫格的死亡率预测方法在论文《使用潜在高斯模型对死亡率进行贝叶斯预测》中有详细论述。该文作者为Alexopoulos, A.，Dellaportas, P. 和 Forster, J.J（2019年），发表于《皇家统计学会杂志：系列A-社会统计》，DOI编号为 10.1111/rssa.12422。

基于MATLAB的BP神经网络在美国死亡人数预测中的应用

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本研究运用MATLAB平台构建BP神经网络模型，分析历史数据以预测美国未来年度的死亡人数，为公共健康政策提供科学依据。该博客介绍了inputs文件以及相关的程序内容。文章详细描述了如何使用这些文件，并提供了相应的代码示例以帮助读者更好地理解整个过程。通过这种方式，作者希望能够为那些对这一主题感兴趣的用户提供有价值的参考信息。

Matlab中的改进KNN预测代码-Improved-KNN-for-prediction

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本项目提供了一种在MATLAB环境下用于预测任务的改进版KNN算法代码。相较于传统方法，此版本优化了数据处理流程和分类效果，提升了模型准确性与执行效率。在MATLAB中使用KNN代码进行预测的改进版Improved-KNN-for-predication包括基本款KNN以及改进后的模型。请引用出处并多多支持。 - 基本KNN： - KNNbasedist：计算两向量间的距离。 - KNNbasetrain：在给定K值下，训练误差的计算。 - KNNbaseopt：探索基础款KNN的最佳K值。 - KNNbasepred：进行基本KNN预测。 - 内权重算法： - wC45：使用C4.5算法来计算内权重值。 - hdeter：输入AFW分类算法中的h值（附属于wAFW）。 - wAFW：利用AFW分类算法计算内权重值。 - 外权重算法： - Wprobe：基于概率的外权重值计算。 - Wdist：根据距离来确定外权重值。改进后的KNN部分包括以下内容： - KNNwdist：具有内部加权机制下的两向量之间的距离计算。 - KNNWtrain：在给定K值下，利用内外权重进行训练误差的评估。 - KNNWwopt：探索包含内外权重的最佳K值。 - 预计今年6月左右发表相关论文时可以参考使用这些代码。