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微分方程数值解中关于adams算法的代码，用于计算相关问题。

matlab自相关代码自相关 用于计算变换受限脉冲持续时间并与自相关迹线进行比较的脚本。 20180818-此代码的多个版本正在开发中。 Matlab版本-DAH。 Python版本-NRF。

matlab自相关代码使用生成对抗网络生成无模型的可再生能源方案 该存储库包含重现以下论文中显示的结果所必需的源代码： 陈以泽，王义深，丹尼尔·科申和张宝森， 接受IEEE电力系统交易（2018年）特刊，关于将极高渗透率的可再生能源集成到未来的电力系统中 该存储库中显示的方法可用于解决电力系统中的一般场景生成问题。 动机 工程师需要一种高效且可扩展的技术来捕获和建模可再生能源发电过程的时序情景以及时空情景的动态。 提出了基于传统模型的方法，其中有许多模型假设，而另一方面，这些模型很难扩展到不同位置的发电过程。 在该项目中，我们建议使用生成模型集Generative Adversarial Networks来为场景生成问题提供数据驱动的解决方案。 生成的样本 在这里，我们显示了一些生成的样本以及样本的自相关 语言和依存关系 我们使用Python来实现该算法。 Matlab中完成了一些数据处理工作。 具体来说，我们使用了开源Python软件包来训练神经网络模型。 要运行代码，您需要安装numpy，pandas，ipdb和matplotlib的标准软件包。 在Linux中，您可以通过pip

matlab自相关代码评估有针对性的和多元依赖措施的重要性 版权所有（C）2020 Oliver Cliff。 该存储库提供了MATLAB函数，用于计算和评估多个自相关时间序列之间的线性相关性。 这包括各种线性相关性度量以及用于推断其重要性的假设检验，所有这些都在本文中和中进行了讨论。 实施的度量为：互信息，条件互信息， Granger因果关系和条件Granger因果关系（每个均针对单变量和多元线性高斯过程）。 为了完整起见，我们还包括了单变量过程的Pearson相关性和部分相关性（具有潜在的多元条件过程）。 该代码已根据（或更高版本）获得许可。 入门 确保具有MATLAB并已下载并安装（用于自相关和过滤功能）。 克隆（或下载）存储库。 将存储库添加到您的路径（包括utils文件夹）中，例如，使用： addpath(genpath('/path/to/repository')). 帮助中有关每个功能的文档。 使用的主要功能是mvmi.m （相互信息）， mvgc.m （格兰杰因果关系）和pcorr.m （皮尔森/偏相关）。 所有这三个都允许添加条件过程，并且可以选择输出p值。 p值是从

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