参数模型

使用Matlab编写的仿真程序，用于数字信号处理中的AR参数模型功率谱估计。

指数模型的公式为：其中，c0和c与前相同，但a不是变程。 当h=3a时，指数模型的变程约为。 当c0=0，c=1时，称为标准指数模型。

Xgboost模型参数解析 Xgboost模型参数主要分为三类：通用参数、辅助参数和任务参数。 1. 通用参数通用参数决定了模型的整体框架，例如选择树模型或线性模型作为基础模型。 2. 辅助参数辅助参数与所选择的上升模型相关，用于进一步微调模型。 3. 任务参数任务参数定义了模型的学习目标，例如回归或分类任务，以及相应的评估指标。

使用滚动窗口VAR进行DY溢出指数建模，包含代码、操作教程、参考文献和原数据，教程详细易懂，适合新手。

在分析城市快速路交通流的高度非线性和时空耦合性特点的基础上，结合上海市某快速路段环型线圈检测器数据和浮动车GPS数据，利用数据挖掘技术提取检测器截面间的交通流时空数据。采用多项式分对数模型进行统计分类分析，建立交通状态多项K一Logit指数模型，并结合快速路匝道控制措施。利用VISSIM COM与VC++6.0作为仿真平台，对实验数据进行仿真，结果显示，分对数模型能达到93.65%的交通状态预测精度，平均缩减行程时间17.1%，降低车辆延误11.9%，提高行车速度。

2018年数学建模竞赛B题涉及语言分布的增长与变化模型。由于数据量不足，采用机器学习方法可能导致过拟合，因此选择了基于模拟的建模方法。使用Python编写代码，通过层次聚类分析预测的语言分布，以优化公司选址策略。具体来说，根据人口数量和经济发展等标准，选择最适合作为分公司选址的国家。

matlab数模分析中的基础入门教程，探讨了matlab在计算分析中的应用。

幂函数模型的一般公式为式中：θ为幂指数。随着θ的变化，这种模型能够有效反映原点附近的各种特征。然而，要注意θ必须小于2，否则该函数将不再是一个条件非负定函数，失去变异性。

这段Matlab代码展示了对比差异方法如何用于估算“专家乘积”方法的模型/概率分布参数。代码生成的数据来自两个高斯分布的乘积，这两个高斯分布具有特定的均值和标准差。目标是在只给出数据的情况下，预测这两个高斯分布的均值和标准差。 该代码基于Hinton等人关于对比差异的论文。 对于两个均值和标准差分别为$mu_1，sigma_1$和$mu_2，sigma_2$的高斯分布，其乘积与具有以下均值和标准差的正态分布成比例： $$ mu = frac {mu_1 sigma_2 ^ 2+ mu_2 sigma_1 ^ 2} {sigma_1 ^ 2 + sigma_2 ^ 2} $$ $$ sigma = left [frac {sigma_1 ^ 2 sigma_2 ^ 2} {sigma_1 ^ 2 + sigma_2 ^ 2} right] ^ {1/2} $$ Matlab代码使用上述均值和标准差生成数据。

SMPS时域模型(TDM)在论文：“用于谐波估计的时间到频域SMPS模型：方法论”中提出，它的定义包括整流桥、输入电阻R、输入滤波器电感L、直流链路电容Cdc和等效电阻Req。该模型也在论文中应用于：“紧凑型荧光灯的电路和谐波电流源模型比较”，并且被用于可再生能源和电能质量进展的章节：“用于谐波估计的频域模型SMPS”。