对于整体网络的观察有助于我们认识社会力量是如何塑造真实世界系统的，建立以关系为中心面向整体网络分析的形成。复杂的以关系为中心的整体网络模型可能包含网络成员的属性特征、网络全局结构特征等因素，最终通过结合这些因素构建的复杂模型可以用来解释并预测网络关系的形成。这些模型可以分为：以下四种： （1） 简单随机图模型 （2） 二元独立性模型 （3） 二元依赖性模型 （4） 高序依赖性模型 本人就这四种模型，以指数随机图模型导论为蓝本，调试了全部R语言代码。运行正常。

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太阳能电池MPPT研究用simulink仿真模型，使用2010b版本编辑的 之前的老版本应该打不开 包括PV模型，boost电路 mppt电路等整个完成电路，可以直接出波形的

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dbn模型matlab代码BNT-SM 用于学生建模的贝叶斯网络工具箱（BNT-SM）旨在促进在学生建模社区中使用动态贝叶斯网络。 BNT-SM输入一个数据集和一个由研究人员假设的贝叶斯网络模型的紧凑XML规范，以描述学生知识和观察到的行为之间的因果关系。 BNT-SM使用贝叶斯网络工具箱生成并执行代码以训练和测试模型。 BNT-SM使研究人员可以轻松地探索关于学生模型中知识表示的不同假设。 例如，通过改变贝叶斯网络的图形结构，我们研究了补习干预如何影响学生的知识状态-干预是可能脚手架还是可以帮助学生学习。 主页 安装 BNT-SM2.0.zip可以在“下载”下下载。 它是在Matlab中实现的，因此您需要安装并运行Matlab。 典型用法示例 下载并解压缩BNT-SM后，启动Matlab并执行 >> cd src >> setup >> cd ../model/kt >> [property evidence hash_bnet] = RunBnet('property.xml'); Property.xml是一个XML文件，用于指定我们正在构建的贝叶斯网络。 在目录BNT-SM /

hmm模型matlab代码GLMHMM 有关使用GLM-HMM代码库的说明： 克隆存储库，并将matlab_code目录添加到您的MATLAB路径 要训​​练GLM-HMM模型，请调用函数HMMGLMtrain9。 该函数采用以下形式： HMMGLMtrain9(symb, emit_w, trans_w, stim, analog_emit_w, analog_symb, outfilename, options) 对于每个试验，我们假设以下内容： 审判的时长为T N个可能的输出，每个时间点仅输出一个 模型可以输入M种可能的状态 我们有K个回归变量 symb ：我们试图适应的输出符号。 此变量应该是一个（一组）单元格。 每个单元代表一个试验，并包含一个长度为T的向量。向量的元素应为集合0，...，N-1中的整数。 emit_w ：预测每个时间点的排放量的初始权重。 这应该是大小矩阵（状态数，排放数-1，回归数）或（M，N-1，K） trans_w ：预测每个时间点状态转换的初始权重。 这应该是大小（状态数，状态数，回归数）或（M，M，K）的矩阵 stim ：我们所针对的每个时间点的刺

LCTFP：基于 CNN 和 LSTM 的高速公路交通流量预测模型(python代码) 车站内运行脚本的各个站点的一个半小时内的交通流数据。txt 运行数据_preprocess py。包括读取的所有文件txt。原来的处理数据：数据采集​​、归一化处理时间、处理顺序。 LCTFP使用模型1D CNN + LSTM的组合结构对暴露短时交通流进行预测。1D CNN使用学习时短交通流的空间特征，LSTM使用学习时交通流的时间特征。脚本cnn_lstm_param.py可进行超参数搜索，运行前需安装hyperas。