燃油模型的MATLAB代码MOVESTAR：基于 USEPA MOVES 的开源车辆燃料和排放模型 笔记 如果该模型用于任何类型的出版物，请引用以下论文：Z. Wang、G. Wu 和 G. Scora，“MOVESTAR: An Open-Source Vehicle Fuel and Emission Model based onUSEPA MOVES”，arXiv： 2008.04986，2020。 抽象的 在这个项目中，我们引入了一个开源模型“MOVESTAR”来计算机动车辆的油耗和污染物排放。 该模型基于美国环境保护署 (EPA) 的机动车辆排放模拟器 (MOVES) 开发，可在用户定义的各种条件下准确估算车辆燃料和排放。 最初，MOVES 要求用户通过其软件图形用户界面 (GUI) 指定许多参数，包括车辆类型、时间段、地理区域、污染物、车辆运行特性和道路类型。 在这个项目中，MOVESTAR 是作为 MOVES 的精简版开发的，它只以逐秒的车速数据和车辆类型作为输入。 为了能够轻松集成该模型，其源代码以不同语言提供，包括 Python、MATLAB 和 C++。 该项目引入

matlab代码影响BS型号 基于BS模型和蒙特卡洛模拟的中国可转换债券定价研究。 中国所有可转换债券都有向下修订的条款，以避免债券持有人行使回售权。 这将鼓励发行人和主要股东进行下调。 结果，这可能使可转换债券定价模型不适用于中国。 基于可转换权利是欧洲期权且新发行不会影响股票价格和波动性的假设，并考虑到所有可能影响可转换债券定价的因素，我使用蒙特卡洛模拟对可转换债券进行定价。 实证研究表明，在考虑修订预期的情况下，可转换债券的价格被明显低估，而在未考虑修订预期的情况下，可转换债券的价格被轻微地高估。 和 有关可转换债券定价模型的参考。 以雨虹转债（128016）为例，预测该可转换债券在2019-07-16的价格。 基于BS模型模拟10000条路径以执行蒙特卡洛模拟。 详细的想法可以参考上面的两个PDF。 将MATLAB连接到Wind以获取所需的数据，而不是手动输入以实现相同的目标。 通过指定可转换债券代码和时间间隔，程序可以自动从Wind中获取所需的数据，并在一段时间内的每个交易日进行价格预测。 数据可视化可用于显示路径，结果条件的饼图，结果的统计分析以及预测价格和真实价格之间的比

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ARX_model 该存储库包含用于时间序列预测模型ARX的python程序。 AX.py和csv_read.py是两个Python文件，用于使用csv文件作为输入来测试AR模型。 ARX_test是用于测试所提出的ARX模型的性能的程序。

动软代码生成 添加 Model注释列及文档字段说明,解压附件中文件覆盖动软根目录同名文件即可

对arcgis model builder的操作做了详细的解释，对于初学者有很大的帮助。

主要介绍了C#实现利用泛型将DataSet转为Model的方法,实例分析了C#泛型的相关使用技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

宽带波纹喇叭模型，频率覆盖几个倍频程。可以扩展到其它频段。