滚动预测MATLAB代码-rmf_mortality:rmf_mortality
滚动预测MATLAB代码rmf_mortality
该目录提供了重现以下论文中结果的代码：
Yao,
Y.、Yu,
H.、Zhang,
X.、Roberts,
S.
&
Huang,
F.
(2018)，“使用正则化矩阵分解方法的死亡率预测”。
工作文件。
软件依赖
绘图/表格是在以下软件下制作的
R
版本
3.4.0
MATLAB
2017a
R
包
3.1
人口统计学
1.20
3.2
StMoMo
0.4.1
3.3
fanplot
3.4.1
操作系统：Ubuntu
16.04.3
LTS
[重要笔记]：
Matlab
包“trmf-exp-0.1”应该首先从它下载，它不能在
Windows
上运行，它的自述文件说它可以在
MACOS
上运行，但我们只在
Linux
(Ubuntu)
上使用/测试过它。
此处使用的数据（“USMx90.csv”）是
0-90
岁以上的中心死亡率（Mx_1x1），应从人类死亡率数据库
(The
Human
Mortality
Database)
下载和处理
生殖指南
繁殖前
设置matlab
在使用这里的matlab
脚本之前，首先需要通过运行“
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 10 个子文件 13KB ） 滚动预测MATLAB代码-rmf_mortality:rmf_mortality","children":[{"title":"rmf_mortality-master","children":[{"title":"Figure_6_7.R <span style='color:#111;'> 3.51KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Table4.R <span style='color:#111;'> 2.86KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"table_3.m <span style='color:#111;'> 3.04KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Figure_8_9_10.R <span style='color:#111;'> 6.04KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Table_5_6.m <span style='color:#111;'> 2.92KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"normalization_overall_mean_0726.m <span style='color:#111;'> 9.10KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Table2.R <span style='color:#111;'> 1.69KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 2.22KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"table_5.m <span style='color:#111;'> 973B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Table_5_6.R <span style='color:#111;'> 4.30KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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