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MATLAB代码影响-air2wateR插件: air2wateR

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简介:
air2wateR是一款基于MATLAB开发的数据分析插件,专注于环境科学领域,提供便捷的数据处理和模型模拟功能。 air2wateR 是一个 R 包,用于通过气温预测湖面温度(LST)。该包的版本为 2.0.0,发布日期从 2017 年 1 月到 2020 年 9 月。要安装 air2wateR,请使用以下命令: ```r #install.packages(devtools) devtools::install_github(aemon-j/air2wateR) ``` 模型运行示例如下: ```r library(air2wateR) sim_folder <- system.file(extdata, package = air2wateR) # 生成参数 gen_param(sim_folder = sim_folder, mean_depth = 147) # 运行模型 run_air2water(sim_folder = sim_folder, mode = pso) ``` 查看校准结果: ```r plot_param(sim_folder=sim_folder) + ylab(RMSE(°C)) + theme_classic() ```

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  • MATLAB-air2wateR: air2wateR
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    air2wateR是一款基于MATLAB开发的数据分析插件,专注于环境科学领域,提供便捷的数据处理和模型模拟功能。 air2wateR 是一个 R 包,用于通过气温预测湖面温度(LST)。该包的版本为 2.0.0,发布日期从 2017 年 1 月到 2020 年 9 月。要安装 air2wateR,请使用以下命令: ```r #install.packages(devtools) devtools::install_github(aemon-j/air2wateR) ``` 模型运行示例如下: ```r library(air2wateR) sim_folder <- system.file(extdata, package = air2wateR) # 生成参数 gen_param(sim_folder = sim_folder, mean_depth = 147) # 运行模型 run_air2water(sim_folder = sim_folder, mode = pso) ``` 查看校准结果: ```r plot_param(sim_folder=sim_folder) + ylab(RMSE(°C)) + theme_classic() ```
  • MATLAB下的pyTMD库
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    本篇文章探讨了MATLAB代码对pyTMD库的影响,分析了二者之间的联系与差异,并详细介绍了如何利用pyTMD进行数据处理和分析。 MATLAB代码影响了基于Python的潮汐预测软件pyTMD。该软件能够读取OTIS、GOT和FES格式的数据来计算海洋潮汐及陆地上的潮汐,这些数据由NASA的地壳动力学数据信息系统(CDDIS)提供。此外,它还用于根据来自NASACDDIS的国际地球自转服务(IERS)每日地球定向参数(EOP),预测增量时间极潮位移。 pyTMD软件依据以下文献进行开发: - T. Sutterley, T. Markus, T. Neumann, M.R.vandenBroeke, J.M.vanWessem和S.R.M.Ligtenberg,“来自多任务激光雷达制图的南极冰架厚度变化”,《The Cryosphere》,13,1801-1817(2019)。 - L. Padman, M.R.Siegfried, H.A.Fricker,《海洋潮汐对南极和格陵兰冰盖的影响》,“地球物理学评论”56,142-184(2018)。
  • MATLAB-随机SIR网络:StochasticSIRnetwork
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    本项目通过MATLAB模拟随机SIR模型在网络中的传播过程,研究感染性疾病在不同网络结构下的扩散特性及控制策略。 在本存储库中提供的MATLAB代码描述了无标度随机网络上的随机SIR动力学模型。有关该模型的详细信息,请参阅由MatiaSensi撰写的论文“网络属性和流行病参数如何影响无标度随机网络上的随机SIR动态”。每个反馈都非常欢迎,如果您发现错误或有问题,请与我们联系。 在此存储库中,您可以通过配置模型来生成无标度网络,并选择幂律的指数。此外,您可以决定传播的速度、初始感染节点的数量及其位置(即中心、平均程度、外围、随机)。 要运行该程序,请键入: ``` ./configuration.py [FLAG] [P] ``` 为了设置参数,请使用以下命令: - N:指定网络中的节点数 - alpha:幂律指数 - number_of_infected:初始感染的节点数量 - end_time:最大时间单位
  • Matlab分时-交通预测:实时评估交通事故的
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    本项目运用MATLAB开发了用于实时分析与预测交通事故影响的分时代码系统,旨在提供及时有效的交通状况评估。 这些文件包含MATLAB代码,可用于预测洛杉矶市的实时短期和长期交通状况。数据集来源于LADOT(洛杉矶运输部)。所使用的算法是对协作上下文强盗策略的一种改进版本,其核心思想是:当不同传感器之间共享信息并在需要时互相预测其他传感器的状态时,可以提高预测准确性。 流量影响预测使用了JxBrowser,这是一个专有软件。JxBrowser的使用受其产品许可协议约束。如果有意在开发中应用该工具,请直接联系相关授权方获取更多信息。
  • Matlab对MultiLayer-Network的-网络科学
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    本研究探讨了Matlab编程环境下多层网络模型的实现及其性能分析,旨在揭示算法实现细节对复杂网络结构和动力学行为的具体影响。 MATLAB代码影响Functional-Multiplex-PageRank 此文件夹包含用于计算功能多路复用PageRank的MATLAB代码: 1. MultiRank_Nodes_Layers.m 是实际的MultiRank算法,它针对每个参数值 gamma、s 和 a 生成节点和层的排名。 2. MultiRank.m 针对给定的 s 和 a 值,在区间(0,3)中计算不同伽玛值的Multirank。 3. MultiRank_plots.m 是用于生成顶级节点和层图的代码。 数据集文件: - EUAirTransportation_layers.txt - EUAirTransportation_nodes.txt - EUAirTransportation_multiplex.edges read_airports.m 用于读取上述数据集,并以MATLAB代码可读格式呈现。 functionalPageRank_duplex.m 给定影响向量 z=[z^(1,0), z^(0,1)]。
  • MATLAB对心律失常分类的
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    本研究探讨了MATLAB环境下不同算法在心律失常分类中的应用效果,分析其准确率和效率,以期优化心电图诊断流程。 在MATLAB中使用人工神经网络对心律失常进行分类,并识别ECG搏动的项目是为DSP课程设计的大学项目。此代码目前仅将节拍分为两个超类。 ### 使用前准备 1. **安装依赖项**:您需要获得。 2. **下载数据库**:确保将记录保存在项目根目录中的`mitdb`文件夹中。 3. **安装WFDB工具箱**: 4. **Pipenv和Python依赖项的安装** - 使用pip安装Pipenv: `pip install pipenv` - 安装项目依赖项: `pipenv install` ### 数据预处理 1. 启动MATLAB并导航到项目目录。 2. 选择在每个拍峰附近要选取的样本数量。变量`window_l-window_t+1`应等于这个值,其中`window_l`用于获取峰值前的数据而`window_t`则用于获取峰值后数据。 3. 对信号进行降噪及节拍提取,请执行以下命令: ```matlab window_l = 63; window_t = 64; dataset = prep_dataset(window_l, window_t); ``` 确保遵循上述步骤以正确设置和运行项目。
  • MATLAB-FUTURE_NET:2016华为软精英挑战赛冠军作品
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    FUTURE_NET是2016年华为软件精英挑战赛的获奖项目,该作品通过创新性的MATLAB代码实现了高效的网络优化算法,在众多参赛作品中脱颖而出,荣获冠军。 MATLAB代码用于2016年华为软件精英挑战赛全国总冠军(国防科大-六院八队)的项目已开源。本项目包含了所有与该题目相关的代码、论文、用例及其生成脚本、运行shell脚本以及算法报告等资料,便于大家下载后编译和运行。 主要文件说明: - run1.sh, run2.sh:一键自动编译运行脚本 - SDK-gcc-2.0/:六院八队代码 - SDK-eastSouth/:东南友队代码 - paper/:相关论文、赛题及华为官方SDK文档 - exam_result1_code: 检查result.csv正确性的代码 - data_generator/: 随机用例生成MATLAB脚本 由于篇幅限制,关于项目的文件结构、算法分析和代码解析等更详细的内容,请参考程序思路总结-六院八队.pdf。 运行说明: 如果机器配置较低(如i3处理器),可适当调大时限以保证结果准确性。
  • MATLAB分析-XMAP: 收敛交叉映射
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    XMAP(收敛交叉映射)是一种基于MATLAB实现的数据分析工具,用于评估和量化不同时间序列间的耦合强度与方向性,特别适用于复杂系统中的因果关系探究。 MATLAB代码影响了MATLAB中的收敛交叉映射(CCM)算法的实现。该存储库包含了在文献《来自嘈杂的时间序列数据的因果推论——测试存在噪声和外部影响下收敛交叉映射算法》中使用的CCM算法的具体实施细节:D. Mønster, R. Fusaroli, K. Tylén, A. Roepstorff 和 J.F. Sherson(2017)。为了使用MATLAB中的xmap()函数对两个时间序列X和Y的数据进行分析,首先需要利用psembed()函数将它们嵌入到相空间中。这种嵌入过程是通过应用时间延迟坐标方法完成的。 在example.m文件内,可以找到如何运用这些功能的具体示例代码。执行该脚本后应生成一个类似于文献图的结果,这表明CCM算法应用于具有单向耦合的耦合逻辑映射时的表现情况:观察到X与Y之间的横映射估计的相关系数随着库大小L的增长而趋向于高值,这意味着存在从X到Y的因果影响。与此同时,Y和其自身的横映射估计间的相关系数则保持较低且未显示出任何收敛趋势。 文献中提到的相空间嵌入过程由psembed函数实现:该函数通过使用时间延迟tau来返回m维的时间序列X在相空间中的嵌入MX。这里的时间延迟以无量纲单位表示,即不带具体物理量纲的形式给出(例如,矢量形式)。
  • Matlab对Nelson-Siegel模型的-Nelson-Siegel-model-master
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    本项目探讨了Matlab环境下Nelson-Siegel模型的应用与优化,通过调整参数和算法实现债券收益率曲线的精确拟合。代码位于Nelson-Siegel-model-master仓库中。 MATLAB代码对我的本科论文产生了影响:分析中国国债收益率曲线的特征及与宏观经济变量的关系。 摘要: 国债收益率曲线描述了不同期限国债之间的利率关系及其相互作用,在有效的金融市场中,该曲线蕴含着丰富的经济信息,并具有重要的微观和宏观意义。本段落通过Nelson-Siegel-Svensson模型估算中美两国国债收益率曲线结构,并用三维图进行展示。对比美国的数据统计结果发现:中国银行间债券市场短期利率波动较大且离散;而中期与长期的利差则明显小于美国。 随后,我们进行了主成分分析(PCA),结果显示水平因子、斜率因子和曲率因子是影响收益率曲线特征的主要因素,并进一步探讨了这些主要成分与宏观经济变量之间的关系。其中,水平因子包含了通货膨胀的信息,斜率因子反映了市场参与者的信心及预期变化;而债券市场的利率发现作用比货币供给对货币政策的响应速度更快。 最后,在分析中我们识别出国债收益率曲线的关键特征并得出结论:只有通过丰富债券品种、激发债券市场活力的方式才能使该市场进一步发挥其在利率发现中的重要作用。此外,论文细节部分还包含了一些MATLAB代码的相关工作内容。