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马尔科夫链蒙特卡洛方法的PPT很有用（含代码），很全面 有助于理解马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC(Markov Chain Monte Carlo)

彩色补偿的matlab代码mcl 蒙特卡洛定位（MCL）算法作为粒子滤波器的实现。 SIR算法的预测和更新步骤略有不同，用于3D状态空间（x，y，θ）中的跟踪问题和全局定位问题。 在MATLAB中进行仿真以进行数据分析，这是KTH应用估算课程的一部分。 背景 目标跟踪：我们要在每个时间步长重复估计对象的位置，因为它提供了有关目标如何从上一个时间步长移动，一些测量值以及目标的初始位置（目标位置）的[不准确]信息。第一个时间步的目标）。 通常，假设过程噪声与状态无关，我们可以将预测步骤分解为两个步骤（应用运动+扩散）。 我在此滤镜中将里程表用作运动模型。 重采样： -Vanilla（多项式）重新采样：执行重新采样步骤的最简单方法。 该方法使用N个随机变量和粒子集权重的累积分布函数（CDF）独立绘制粒子。 -系统重采样（Stochastic Universal re-sampling）：一种替代重采样的方法，除了具有更好的方差外，它还具有更好的速度。 两种重采样方法在过滤器中均可用。 数据关联：使用最大似然数据关联算法。 权重和离群值：计算了关联之后，权重和离群值检测方法可以使用诸如粒子平均

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蒙特卡洛模拟技术在随机交通分配中的应用分析，何胜学，，给出了利用蒙特卡洛(Monte-Carlo)模拟求解随机交通流分配的完整模型与算法，并对基本模型解法——相继平均法和内嵌的蒙特卡洛模拟随�

股票评估工具 此回购包含一组工具，投资者可以使用这些工具来更好地了解他/她感兴趣的股票。它不建议买卖股票，而是有助于形成对股票的有根据的猜测。潜在的未来股价走势，并因此对要分析的股票做出买/卖/持有决定。 这里包括的工具不是唯一可以使用的工具。 之所以将它们包括在内，是因为我相信没有任何一种工具或模型可以充分理解导致股价波动的所有因素。 此仓库中包含的工具集可分为： 工具-EMA信号，布林带。 -通过YahoofFinancials和YFinance API使用财务数据。 -ARIMA随机森林。 -随机森林。 模型-LSTM。 模型-蒙特卡洛模拟。 -NLP情感分析。 模型-基于Markowitz的Efficient Frontier和CVaR。 我相信，通过将上述分析工具一起使用，就可以对未来的股价做出正确的预测。 如何使用储存库 没有预定义的方式来使用存储库中包

完全估值法，可处理非线性、大幅波动与厚尾问题；利用计算机反复生成模拟数据，计算结果更具可靠性和精确性；利用风险因子变化的历史数据信息改善和修正随机模拟模型，对风险因子未来变化的模拟更贴近现实

MCTS-Gomoku-agent:使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）的AI Gomoku代理

蒙特卡洛法求椭圆面积的MATLAB源程序代码.zip

针对风电并入电网系统运行状况的变化，提出了基于序贯蒙特卡洛仿真的随机生产模拟滚动试探算法并应用于实际工程。该方法计及元件强迫停运、机组启停限制、运行经济性、系统供热期与非供热期、风电出力波动性、时序性等因素，将多时段优先顺序法融入计算体系，算法除提供传统经济性和可靠性指标外，新增了调峰不足系数、弃风率等调峰评价指标。对我国东北某省级电网实际数据进行计算分析，比较了风电并网前后对技术经济指标及火电机组运行的影响，重点评估了强化系统约束、不同计算时间粒度对调峰评价指标的影响，详细分析了每日各时段的全年平均的弃风差异及原因，验证了所提方法的合理性和工程应用价值。