基于Matlab的海浪模型-MoorDyn代码

Matlab光照模型代码使用深度学习技术进行基于3D点云的细分检索。该算法采用深度网络，解决大规模位置识别问题，基准数据集可供下载。所有子图以二进制文件形式存储，并经过CSV文件定义正负点云进行预处理。训练和测试分别使用完整和部分运行数据，确保算法的有效性。

该Matlab代码用于将强化学习模型拟合到选择数据。主要功能包括： example.m：提供了一个简单的学习用例，展示了如何在标准增量规则强化学习模型中使用该代码。 rlfit.m：接受一个用于计算动作值的函数句柄、选择和结果历史记录以及模型参数约束，进行模型拟合并返回对数似然、动作值和拟合参数。 multmin.m：使用多个随机起点进行模型拟合，以找到最佳参数。 LL_softmax.m：处理softmax选择函数的对数似然计算，并包含一些渐近展开式，以避免在极端情况下出现NaN。 Q_model.m：实现了一个具有单个参数（学习率）的标准增量规则强化学习模型。 用户需要提供一个函数，该函数根据一组参数、选择历史记录和结果历史记录来计算每个选择的动作值。该代码支持多种结果类型，并使用softmax函数进行选择。

探索神经网络基础 —— McCulloch-Pitts模型的MATLAB代码实现，深入了解'与'、'或'、'非'等逻辑运算在神经元层面的运作机制。

Matlab图像膨胀代码ABBA：基于代理的银行系统模型描述ABBA是一种基于代理的模型，用于分析银行系统中的风险。银行的业务决策推动银行间网络的内生形成。 ABBA提供多样化的银行决策选择，具体取决于银行的资产负债表和资本状况，包括股息支付规则、信贷扩张以及通过风险权重优化动态调整资产负债表。该平台展示了监管要求变化对偿付能力、流动性和互联风险的影响。它还为进一步开发大型、自下而上的基于代理的宏观金融模型提供了基础构件。详细模型机制可以在SSRN获取。LibreOffice演示文稿简洁展示了模型功能。NetLogo程序主要记录在目录结构中。需要NetLogo 5.2.1版本，不支持NetLogo 6.0及以上版本。其他处理NetLogo程序输出的辅助Matlab m文件。如有兴趣进一步扩展和定制ABBA，或在银行和金融应用的ABM模型合作工作中，请通过以下电子邮件地址与我联系。

件概述了运行基于POMCP的多轮信任游戏的步骤，具体为IPOMCP的实现。通过不同的罪恶参数、计划深度和心智水平，对信任模型的主题进行分类。操作步骤如下： 先决条件：1. Boost C++库需要安装在最新版本（>1.33）中。2. 使用MSVC++编译器，并构建64位SDK7.1版本。3. 代码需与Matlab配合使用，用于数据准备与结果评估。 步骤：1. 首先构建并运行“信任预计算”项目。- 该项目将生成一个约2.3GB的大文件，包含预计算的0级投资者操作值。- 该文件需要包含在其他项目的构建目录中。2. 接着，转到“信任生成”项目：- 2.1 运行GenerateValidationInput文件，生成约10个主题参数样本，输入消息会显示有效的参数范围。- 2.2 从C++文件中构建Trust Generative项目，并确保包含预计算的0级投资者值。- 2.3 运行生成的项目，并使用GenerateValidationInput生成的.bin文件进行后续处理。

清除操作：加载DEA中BCC模型的Matlab代码，经过实际测试验证。

基于 MATLAB 开发的砷中毒预测模型，该模型能够有效预测砷中毒风险。

这是一个MATLAB实现的TVP-VAR模型代码，用户可以根据需要修改变量和数据，以便直接运行。

这是一个MATLAB时间序列代码的简介，介绍了如何使用Estimate_AR.m来估计AR（p）模型。AR（p）模型可以表示为$$ y_t = \mu + \phi_1 y_{t-1} + \phi_2 y_{t-2} + ... + \phi_p y_{t-p} + \epsilon_t $$ Estimate_AR.m 函数的输入包括：muexist（布尔值，TRUE表示y的期望不为零），p（AR模型的参数），以及按时间排序的数据列向量y。输出为参数估计 phihat 和误差方差估计 sigma2hat。该函数使用OLS方法进行参数估计。