滚动预测MATLAB代码，命名为rmf_mortality。

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简介：
该目录包含了用于重现 Yao,Y.、Yu,H.、Zhang,X.、Roberts,S.&Huang,F.(2018) 论文“使用正则化矩阵分解方法的死亡率预测”结果的代码。此外，这里还提供了相应的代码，用于生成图表和表格，这些工具均基于 R 版本 3.4.0 和 MATLAB 2017a。所依赖的 R 包包括 3.1 和 StMoMo 0.4.13.3，fanplot 则为 3.4.1。操作系统环境为 Ubuntu 16.04.3 LTS。值得注意的是，Matlab 包 “trmf-exp-0.1” 需要在开始之前从其官方渠道下载。请务必知晓，该包无法在 Windows 系统上运行；虽然其自述文件表明它可以在 macOS 上运行，但我们仅限于在 Linux (Ubuntu) 环境下进行了测试和使用。用于本次分析的数据集 (“USMx90.csv”) 是涵盖 0-90 岁以上人群中心死亡率 (Mx_1x1) 的数据，建议从 TheHumanMortalityDatabase 下载并进行处理。在 Matlab 使用脚本之前，需要先通过执行相应的命令来完成必要的配置步骤。

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基于MATLAB的滚动预测代码-rmf_mortality:rmf_mortality

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rmf_mortality是利用MATLAB开发的一个滚动预测模型，专注于死亡率预测。此项目提供了灵活且高效的算法实现，适用于保险精算、人口研究等领域。滚动预测MATLAB代码rmf_mortality包含重现以下论文结果的代码：Yao,Y.、Yu,H.、Zhang,X.、Roberts,S.&Huang,F.(2018)，“使用正则化矩阵分解方法的死亡率预测”。工作文件。软件依赖绘图/表格是在R版本3.4.0和MATLAB 2017a下制作，使用的R包包括人口统计学1.2、StMoMo 0.4以及fanplot。操作系统：Ubuntu 16.04 LTS 重要提示：Matlab包“trmf-exp-0.1”应该首先下载并安装使用。此软件无法在Windows上运行，并且仅在Linux（如Ubuntu）中进行过测试和验证，MACOS环境下的兼容性未做保证。使用的数据文件为USMx90.csv，其中包含的是中心死亡率（Mx_1x1），从人类死亡率数据库下载并处理后获得。使用前，请确保在MATLAB环境中正确设置相关路径，并通过运行特定的初始化脚本进行配置。

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【VBA探讨】自动另存为并命名

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