arma 模型 matlab 代码 预测 简单实现预测的功能

主成分分析的matlab代码实现DIPCA_classicalOE 该存储库包含用于经典输出误差模型的模型估计的代码。 我们在此处提供文档，但请参阅 demo.m 文件以了解此功能的用法。 我们还提供了一个 readme.txt 文件来了解这个函数的用法和工作。 您可以键入以下命令以获取 Matlab 中的文档： doc dipca_oe_ref 帮助 dipca_oe_ref 该算法仅用输入输出数据估计差分方程的所有参数以及延迟、输入输出顺序，不需要用户提供任何猜测。 如果您正在使用此代码，请引用以下论文，如果您有任何疑问，请随时联系第一作者。 使用广义谱分解识别输出误差 (OE) 模型。 作者：Deepak Maurya、Arun K. Tangirala、Shankar Narasimhan，2019 年第五届印度控制会议 (ICC)，2019 年 1 月 9 日（第 28-33 页）。 IEEE。 （获得最佳学生论文奖） 纸： 海报： 幻灯片： 还有其他几项工作扩展了 DIPCA 算法在具有 OE 和 ARX 模型、MISO 系统的经典系统（非 EIV）中的使用： ARX Mo

基于matlab的遗传算法GA代码实现，压缩包里有m文件，运行main.m即可运行生成对应优化效果，并且生成gif动态效果图，可视化得到最优值。目标函数可自行改变，代码简单，亲测可用，不需要担心有问题。

假设 WN=(V,{E}) 是一个含有 n 个顶点的连通网，则按照克鲁斯卡尔算法构造最小生成树的过程为：先构造一个只含 n 个顶点，而边集为空的子图，若将该子图中各个顶点看成是各棵树上的根结点，则它是一个含有 n 棵树的一个森林。之后，从网的边集 E 中选取一条权值最小的边，若该条边的两个顶点分属不同的树，则将其加入子图，也就是说，将这两个顶点分别所在的两棵树合成一棵树；反之，若该条边的两个顶点已落在同一棵树上，则不可取，而应该取下一条权值最小的边再试之。依次类推，直至森林中只有一棵树，也即子图中含有 n-1条边为止。

主成分分析的matlab代码实现(2D)^2FPCA 基于(2D)^2FPCA的手指静脉识别算法的Matlab实现 关于 (2D)^2FPCA 双向二维Fisher主成分分析（（2D）^2FPCA）是机器学习中降维算法的改进版本。 通过结合PCA和FLD算法，达到降维的目的。 问题 (2D)^2FPCA算法用于完成指静脉图像的降维，并对图像进行分类识别。 算法 对于图片先在列方向使用2DPCA，然后在行方向使用2DFLD。 以下示意图。 算法训练过程如下： 算法测试过程如下： 算法实现 这是我2019年5月完成的代码，算法程序用Matlab语言编写，运行(2D)^2FPCA.m文件。 注意：需要在代码中修改数据集读取位置。 实验 我在实验中尝试了算法在不同特征维度下的识别效率，希望能找到最好的特征映射维度。 具体实验结果如下： 参考 [1] 余成波，秦华锋．生物特征识别技术:手指静脉识别技术[M].清华大学出版社，2009. [2] 王杰，李海，王刚，等。 基于(2D)2FPCA的静脉识别[J]. 国际信号处理、图像处理和模式识别杂志，2013 年，6(4)：323-332。

数学建模优劣解距离法的案例程序

包含牛顿法、梯度下降法、最速下降法求目标函数极小值的matlab代码以及Levenberg-Marquardt算法进行曲线拟合的代码。

压缩包里包括实现MVAR各个功能的20子函数，还有一个自己写的调用各个函数用来实现求EEG信号各通道相关性的脚本。另外还可以画出各通道相关性的图。

频域分解 (FDD) 是一种在土木工程中流行的仅输出系统识别技术，特别是在结构健康监测中。 作为只输出算法，当输入数据未知时它很有用。 FDD 是一种模态分析技术，它使用给定（多）输出数据的频率响应生成系统实现 [参考：维基百科]。 有关此代码的更多信息，请查看 Help.docx 和 HelpVideo.mp4。

在数组x中查找数字a,其中x是一个元素各异并按升序排列的一维数组.若找到a,则返回a在x中的位置,若a不在x中则返回“找不到”.