matlab中AIC代码及实例合成生物学中优化设计的模型选择 这里提供了用于生成，分析和可视化本文中提供的数据的脚本。 使用脚本需要RStan软件包，该软件包可在以下链接获得： 以及使用贝叶斯优化程序包的链接： 对于Matlab工具箱AMIGO2，请参考： 贝叶斯案例的数据组织在以下子文件夹（Bayesian_MS目录）中： 推理： ODE_Model1.stan是由Lugagne等人发布的带有模型1（M1）的stan统计模型脚本，用于对来自[1]的实验数据进行贝叶斯推断。 ODE_Model2.stan ，带有模型2（M2）的stan统计模型脚本，用于对来自[1]的实验数据进行贝叶斯推断。 ODE_Model3.stan ，带有模型3（M3）的stan统计模型脚本，用于对来自[1]的实验数据进行贝叶斯推断。 MultiExtractExp.R脚本，用于访问[1]中的实验数据和实验方案，以在推理之前生成要传递给stan模型的适当对象列表。 使用脚本DataExtraction.m生成csv文件。 DataExtraction.m脚本，用于从[1]中提取所需的实验数据和实验配置文件。 m

该数据集使用配备多光谱传感器和X射线荧光光谱仪的无人机对河北的一个大型陆上风电场和新疆的一个光伏电站进行监测，并收集风力涡轮机的GPS位置数据。该数据集将为绿色能源和环境保护的协调发展提供数据和技术支持。该数据集共包含4个子集，其中：（1）PPP.zip为边界，DSM和NDVI数据为光伏电站无人机监控，数据量为306M;（2）WF.kml是风力发电厂的GPS数据，数据量为0.2M;（3）PPP_SOIL_XRAY.csv是光伏电站的土壤元素浓度数据，数据量为1.39M;（4）WF_SOIL_XRAY.csv为风电场土壤元素浓度数据，数据量为0.2 M;（5）wind_evp_gst_1981 2019_SD_SY.csv为风电场周边上渡和尚义气象站的数据，数据量为0.2M。

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