Multi-factor-Model:使用多个alpha因子构建投资组合

二次拟合MATLAB m文件代码OB_模型 这是由嗅球二尖瓣和颗粒细胞组成的生物物理模型。 颗粒细胞被建模为树突和体细胞室。 树突状区室与二尖瓣细胞的亚群形成树突状突触。 体细胞室接受来自一定比例的二尖瓣细胞的输入和简单建模的自上而下的输入。 二尖瓣细胞接收建模为恒定电流的外部输入。 相依性 代码被设计为在MATLAB R2018a中运行。 某些功能需要“ Curve Fitting Toolbox 。 由于histcounts函数，因此只能在MATLAB R2014b之后运行。 如果还有其他版本兼容性问题，请联系 如何使用 下载并解压缩所有文件 参数存储在OB_params_GCE.txt ，可以进行更新。 要运行一次并绘制模拟LFP振荡的功率谱，请运行脚本just_run.m 。 默认情况下， input_file是OB_params_GCE.txt 。 确保目录在MATLAB的路径中。 要使用单参数/多参数扫描运行它，请运行脚本run_with_sweep.m并按照脚本中的详细说明进行操作。 主要功能 InitNetwork_GCE.m初始化仿真参数。 OB_network_GC

matlab代码影响OSIRIS_Model OSIRIS海洋生态系统模型被设计为相对快速和简单，并允许检查多个相互作用的同时模拟的压力源对海洋生态系统的影响。 运行许多模型变体（使用拉丁超立方体采样工具）可以对结果的不确定性进行量化。 该模型由Richard Bailey用Matlab版本R2019b编写，可在Mac OS，Windows和Linux上运行。 快速开始： 下载所有文件夹和文件后，在Matlab中打开并运行“ OSIRIS_v1_0_0_0.m”。 在“ OSIRIS_v1_0_0.m”中，有4个参数可供选择（ Prefix, n_LHS, plot_network, plot_timeseries ），并且这些注释在代码内的注释中提供。 从此存储库下载的模型被设置为可以运行30年，并运行2个模型变体（ n_LHS=2 ）。 第一个LHS运行始终使用中心参数值，没有不确定性，所有其他模型运行都使用在不确定性范围内采样的参数。 绘制的时间序列（当n_LHS>1是上一次运行模型时）。 要立即看到没有不确定性的结果（在强制或参数方面），请设置n_LHS=1 。 模型输入和输出

SCSI Architecture Model - 5 SAM-5

机器学习模型房屋价格预测 使用Flask Web框架的机器学习模型进行房价预测

DECA（Detailed Expression Capture and Animation）pretrained model (deca_model.tar)，下载后deca_model.zip是压缩文件，先解压后得到deca_model.tar，这不是压缩文件，可以直接放到项目的data文件夹下使用。

ShuffleNet 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 shufflenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净= shufflenet（）; % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); ％使用shufflenet对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和

负荷预测数学代码调频 文章“使用半参数因子动力学进行的收益曲线建模和预测”中使用的MATLAB代码，HärdleWolfgang Karl和Majer Piotr（2012），CRC 649讨论文件，2012-48（） 数量 #Abstract使用动态半参数因子模型（DSFM），我们研究了利率的期限结构。 从将欧元引入到最近的欧洲主权债务危机，该提议的方法适用于四个南欧国家（希腊，意大利，葡萄牙和西班牙）的月利率。 分析这个非同寻常的时期，我们将我们的方法与标准市场方法-动态Nelson-Siegel模型进行比较。 我们的发现表明，两个非参数因素分别捕获了每个债券市场收益率曲线的空间结构。 我们将这两个因素都归因于收益率曲线的斜率。 对于面板术语结构数据，需要三个非参数因素来解释95％的变化。 估计的因素负荷是单位根过程，显示出较高的持久性。 与基准模型相比，DSFM技术显示了出色的短期预测。

The active research field of OBDD~, This is very useful in model checking!

model_comparision:查找RMSE值并比较两个模型的代码