DEA中BCC模型的Matlab代码

使用MATLAB编写，基于DEA BCC模型的Malmquist分析，详细说明数据输入格式。

数据包络法（DEA） MATLAB 代码，用于计算方案的相对有效率和各项指标的权重。以下是实现步骤： 数据准备：收集各决策单元（DMUs）的输入与输出数据。 模型构建：使用 线性规划 构建DEA模型，选择适当的输入和输出。 计算效率：运用MATLAB的优化工具求解线性规划，得到每个DMU的效率值。 权重分配：根据计算结果，分析各项指标的权重。 结果分析：输出相对效率和权重结果，进行进一步的决策分析。

这是与通过垫料生产产生的竞争干扰理论相关的人口增长模型Matlab代码存储库。提供的代码包括：1. 用于连续时间模型及其变体分析、模拟和结果展示的工具；2. 用于离散时间年度-多年生模型及其变体分析、模拟和结果展示的代码；3. 用于准确重现图形的颜色映射。

利用matlab编写灰色GM（1,1）模型的运算程序。该模型基于灰色系统理论，通过微分方程求解系统常数，将离散数据转化为连续数据序列，从而减弱原始时间序列的随机性。

这是Wolovick和Moore于2018年使用的冰川流动模型代码，用于研究冰川工程。Flowline_v1是主要脚本，包含广泛的注释和运行说明。另外，FlowlineBundler_v1可用于在参数空间内运行多个模型实例。模型行为由脚本中的参数和输入文件中的初始条件与边界条件控制。在需要时间或空间变化的边界条件时，应将参数设置为\"file\"。通过取消注释顶部的函数定义行，可以在FlowlineBundler中切换到函数模式。

Matlab中的主动轮廓模型是一种用于图像分割的算法，根据图像的特定特征和边界识别过程。这些代码提供了关于如何实现和优化该模型的详细说明。

核密度非参数估计的matlab代码ICA-R-估计参考： M. Hallin & C. Mehta (2015)。非对称独立分量分析的R估计。美国统计协会杂志，110(509)，218-232独立分量分析(ICA)是一种多变量统计方法，其中将观察到的信号去卷积或分离为独立的潜在源信号。在ICA模型中，观察到的m向量满足，其中是一个非奇异维混合矩阵，是一个向量，其分量S_k(t)具有成对独立分布（超过t=1,2,...）。ICA的一个主要目标是从观察到的X向量中估计混合矩阵()。将混合矩阵的准确估计的逆应用于观察到的混合X向量允许恢复ICA模型中的源信号。在这个项目中，我们为混合矩阵提出了一个单步R估计器，针对具有重尾分布的源信号和其他类型的噪声（相对于混合矩阵的现有估计器）实现更大的鲁棒性。此外，我们能够通过半参数程序阐明R估计量的渐近特性，例如其极限分布。评估R估计器首先需要获得混合矩阵的初步估计量L0，以实现根n一致性和为各个未观察到的独立源信号指定单变量分布f:=(f1,...,fm)

探讨了Matlab中模型转换的相关知识，重点关注其在编程中的应用。

这是一个基于Matlab编写的简单云模型程序，涵盖了上升云和下降云的模拟。