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Matlab信任模型代码 - Trust_WCAS_2021：包含WCAS2021论文《模拟干旱预报中的用户信任》的代码与数据

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简介：
本项目提供Matlab代码及数据支持，用于实现发表于WCAS 2021会议论文《模拟干旱预报中的用户信任》中所提出的信任模型。 在WCAS 2021中的“对干旱预测中的用户信任建模”论文中提供了相关的MATLAB代码和数据。“对干旱预测中的用户信任建模”的三个脚本可用于生成概率性干旱预测，模拟信任演变，并评估事前与事后预测值。所需的数据可以在InputData.xlsx文件中找到（包括干旱时间序列、预报时间序列以及用户基于预报更新的信念）。此外，severn MATLAB 数据文件包含了用于价值得分敏感性分析的20个场景下的干旱时间序列和1000个场景下的预测时间序列。

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  • Matlab信任模型代码 - Trust_WCAS_2021：包含WCAS2021论文《模拟干旱预报中的用户信任》的代码与数据
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    本项目提供Matlab代码及数据支持，用于实现发表于WCAS 2021会议论文《模拟干旱预报中的用户信任》中所提出的信任模型。 在WCAS 2021中的“对干旱预测中的用户信任建模”论文中提供了相关的MATLAB代码和数据。“对干旱预测中的用户信任建模”的三个脚本可用于生成概率性干旱预测，模拟信任演变，并评估事前与事后预测值。所需的数据可以在InputData.xlsx文件中找到（包括干旱时间序列、预报时间序列以及用户基于预报更新的信念）。此外，severn MATLAB 数据文件包含了用于价值得分敏感性分析的20个场景下的干旱时间序列和1000个场景下的预测时间序列。
     
  • MATLAB信任模型代码-Economic-Model: 基于传递交易与信任网络的经济系统模拟
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    本项目使用MATLAB开发了一个基于传递交易和信任网络的经济系统模拟器。通过此模型，研究者可以深入分析信任关系对市场经济活动的影响。 我们的总体目标是建立一个新世界模型，在这个世界里由代理组成的新社会通过连接在不断发展的受信网络上互动，并赚取UBI滞纳金。这些代理人可以通过相互商定的经济交易消耗个人货币，同时可以在信任与不信任的代理人之间转移个人硬币，使用传递交易过程来实现。 项目中包含两种主要算法： 1. 一种用于生成随机网络的算法，名为“generateHybridNetwork”。该算法位于/economic-modelling/network-generation-model目录下。它可以生成从纯粹随机到基于首选附件模式的各种模型。 2. 另一个模拟经济模型的算法叫做“model_commerce_V1_4”，它在根目录下的/economic-modelling文件夹中。 先决条件：所有代码需要在Matlab环境中执行，虽然Octave也可以使用但不会自动转换（可能需额外工作量）。无论您在哪里看到输出文件，node.csv和edges.csv都可以导入进行进一步分析。这些文件虽然是逗号分隔的文本格式，但也兼容其他程序使用。 安装与运行： 1. 克隆项目分支，通常克隆主分支。 2. 启动Matlab并导航到项目的根目录下的/economic-modelling路径，并确保包含所有子文件夹。
     
  • Matlab社会信任模型代码-Social-Trust
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    本代码实现了一种基于MATLAB的社会信任模型，用于模拟和分析复杂网络中的信任关系动态变化。适用于社交网络、网络安全等领域研究。 在Matlab环境中实现社会信任模型的代码建议使用Epinions数据集进行实验。以下是相关文件结构及功能介绍： A. 安装：无需安装额外软件。 B. 代码结构： - Centrality.m：此脚本基于度中心性、本征中心性（Eigen）、Katz和PageRank等不同的中心度测量方法来计算用户在网络中的重要程度。 - Fact.m：利用矩阵分解技术，将用户与项目映射到一个共同的潜在因子空间中，从而通过这个内部产品模型化用户对项目的评分行为。 - 相似性.m：此文件定义了两种类型的相似度指标用于衡量不同用户之间的关系。包括连接相似性和等级相似度（后者进一步细分为PCC和VSS）。 C. 输入： - input_s.mat 文件包含两个主要矩阵，一个是用户的项目评分数据，另一个是反映用户间信任程度的矩阵。 D. 相关出版物： Anahita Davoudi 和 Mainak Chatterjee 在《在线社交网络与媒体杂志》（OSNEM）上发表了一篇关于社会信任模型在推荐系统中评级预测应用的文章。该论文探讨了相似度、中心性和社会联系对于提高推荐准确性的影响，于2018年7月由Elsevier出版发行。 以上为Matlab环境下用于构建和分析基于Epinions数据集的社会信任模型的代码框架概述与说明。
     
  • Matlab信任模型代码-PyDCM：利用Python实施动态因果模型
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    简介：PyDCM是基于Python实现的动态因果模型（DCM）工具包，它支持通过Matlab信任模型进行复杂神经网络连接机制的研究与模拟。该代码库为研究人员提供了一个灵活且强大的平台，用于探索大脑不同区域之间的因果关系和信息流。 Matlab的trust model代码pydcm是Python的一个动态因果建模端口实现。DCM的实际参考实现属于一个更大的软件套件的一部分，该套件由英国伦敦大学学院（UCL）神经病学研究所的功能成像实验室（FIL），以及惠康信托基金会神经影像中心开发。 SPM是由MATLAB编写并以GPL2许可免费提供的。他们还提供了无需MATLAB许可证即可使用的独立编译版本的SPM，但这些版本无法进行自定义修改（除非重新编译的话仍然需要使用MATLAB）。此DCM实现基于的是来自SPM12版7487代码的基础。
     
  • MATLAB中的气象干旱指数（SPI）代码
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    本段代码提供了在MATLAB环境中计算气象干旱指数（SPI）的方法。适用于水资源管理和气候研究领域，帮助用户分析降水数据以评估干旱状况。 SPI用于计算气象干旱指数，本代码是MATLAB程序，可同时处理多个站点的数据。计算过程按月分别进行，可供参考。
     
  • ITM模型MATLAB代码-MODGARNER：包括改良的Garner任务数据及其实验、分析与建模代码
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    本资源提供基于MATLAB的ITM模型代码，内含改进版Garner任务的数据集及其实验设计和数据分析脚本，适用于认知科学中的任务实验与建模研究。 该项目包含了发表于Lin & Little (2018)的改良Garner实验的数据和代码。提交出版的手稿还包括其他用于分析Little, D.R., Wang, T. 和 Nosofsky, R. (2016). 在序列敏感示例与决策约束下修改后的Garner任务范式中对分类性能加速效应的说明，认知心理学 89: 1-38。doi：10.1016/j.cogpsych.2016.07.001 的代码。 文件夹“实验代码ModGarnerSeparable”包含了用于在不同补丁中使用亮度和饱和度运行修改后的Garner任务的MATLAB代码，其中RUN_SEPARABLE.m是主脚本。这些数据最初作为Deborah Lin荣誉项目的一部分收集，并存储于改进的GARNERBOXCAR/文件夹下。 存档创建日期为2017年11月10日；更新日期为2017年5月11日，包括了单通道模型建模代码。
     
  • MATLAB中的信道模型代码
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    本段落提供关于在MATLAB环境下创建和使用的各种无线通信信道模型的代码示例和技术说明。适合进行信号处理与传输的研究人员使用。 关于sui、cost和gwssus信道的仿真代码。
     
  • SPEI气象干旱指数的MATLAB代码
    优质
    本资源提供了一套用于计算和分析SPEI（标准化降水蒸散指数）气象干旱指数的MATLAB代码。用户可利用该工具评估不同时间尺度上的干旱状况，适用于气候变化研究与水资源管理等领域。 SPEI指数考虑了降水和潜在蒸散发的因素，其中潜在蒸散发的计算采用的是彭曼公式。
     
  • MATLAB水文预报日模型与次洪模型代码：data.zip
    优质
    本资料包含MATLAB程序代码，用于实现水文预报的日模型和次洪模型。通过模拟分析降雨径流关系，预测河流流量变化，适用于水资源管理和防洪预警系统。下载包内含所有必需数据文件data.zip。 在水文预报过程中，利用已知雨量站的降雨数据以及泰森多边形求得的权重占比来计算面雨量，并结合蒸发资料对Kc进行率定，从而获得流域产流量。此外，通过现有的降雨和蒸发数据可以推算出次洪过程并绘制洪水过程线。
     
  • 预测HSI使用ARIMA-GARCH模型：包含原始数据与代码
    优质
    本研究运用ARIMA-GARCH模型对恒生指数（HSI）进行预测，并提供原始数据及完整代码，便于学术交流和实践应用。 该模型由R编写，而R是一种简洁的编程语言。历史HSI数据可以下载获得。培训数据的时间范围是从2010年1月5日至2021年1月29日。测试数据则从2021年1月29日起开始使用。如有报告需求，请通过电子邮件联系我。