基于MATLAB的ECOTOOL季节性预测代码

灰色预测方法的Matlab代码，用于预测未来趋势的数据，下载后替换成自己的数据即可使用。

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。

MATLAB负荷预测是一种基于人工神经网络（ANN）的先进预测技术。该方法利用MATLAB软件平台，通过分析历史数据和模式识别，实现对电力系统负荷未来趋势的精确预测。这种技术不仅提高了预测的准确性，还能帮助电力管理者优化资源分配和能源利用效率。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的Matlab仿真代码集合。

灰色预测，基于灰色系统理论，适用于数据量少、难以构建精确模型的场景。其核心是将数据进行灰色处理，区分已知和未知信息，并利用已知信息进行预测。 主要步骤： 灰色模型的选择：根据实际问题选择合适的模型，如GM(1,1)、GM(2,1)等。 原始数据序列的构建： 将原始数据构建为矩阵形式，并进行预处理。 GM(1,1)模型构建： 假设原始数据序列可通过一次累加得到发展规律，并进行模拟。 灰色模型参数求解： 利用已有数据，通过数学方法求解灰色模型参数。 模型检验： 检验模型的拟合效果。 模型预测： 使用建立的模型进行未来数据预测。 结果评估： 对预测结果进行评估，检验预测精度。 通过MATLAB，可以方便地实现灰色预测模型的构建、求解、检验和预测，为实际问题提供有效的解决方案。

本代码库提供基于MATLAB的非参数化模型，用于预测嗜酸嗜热菌DNA结合蛋白HTa的结合位点。该模型利用LASSO回归算法，并结合MNase-seq数据进行峰值检测和评分，进而评估HTa蛋白在不同基因组区域的结合差异。 代码使用方法: 运行LASSO_Input_file_generation.R脚本生成LASSO模型的输入文件。 使用MATLAB R2018a版本运行AH_LASSO_script.m脚本，输入步骤1生成的模型文件，得到LASSO模型系数。 运行LASSO_output_file_generation.R脚本，输入步骤2得到的模型系数以及计算得到的Kmers丰度，生成最终的预测结果。 运行Peak_detection_and_scoring_on_indep_bwFile.R脚本，利用Bioconductor NucleR包对不同MNase-seq数据进行峰值检测和评分，并计算其相对不对称性，用于评估HTa蛋白在不同基因组区域的结合差异。 依赖: MATLAB R2018a R Bioconductor NucleR包

这是一款基于Matlab开发的工具，用于预测壳牌生态马拉松和SAE超级跑车的燃油经济性能。

这是一份关于预测控制算法的Matlab程序，帮助对Matlab熟悉的人士学习仿真技术。

这个repo包含了我们两篇论文的MATLAB代码：1- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson 提出的基于矩阵zonotope的数据驱动可达性分析，发表于第三届年度动态和控制学习会议；2- Amr Alanwar、Anne Koch、Frank Allgower、Karl Johansson 提交给IEEE Transactions on Automatic Control 的基于噪声数据的数据驱动可达性分析。考虑到系统模型未知，我们专注于从噪声数据进行可达性分析，这是先进可达性分析方法的重要应用。我们引入了矩阵zonotope和约束矩阵zonotope两种集合表示方法，以应对系统复杂性和数据获取的挑战。详细内容请参见examples-basic文件夹和examples-cmz文件夹。下图概述了我们研究的主要思路。