经济预测 包含 Python 代码，用于从 Quandl 下载社会经济数据并使用它来预测各国的实际 GDP 增长率。

IBA6103-Economic Analytics

卫生经济模拟建模 概述 hesim是用于卫生经济模拟建模和决策分析的模块化且计算效率高的R包，它提供了将统计分析与经济评估相集成的通用框架。 该软件包支持队列离散时间状态转换模型（DTSTM），N状态分区生存模型（PSM）和个体级连续时间状态转换模型（CTSTM），包括Markov（时间均质和时间非均质）和半-马尔可夫过程。 它大量利用Rcpp和data.table进行个人级仿真，概率敏感性分析（PSA）并快速纳入患者异质性。 当前版本的功能可以总结如下： 队列DTSTM，个体级CTSTM和涵盖Markov和半Markov过程的N状态PSM 直接从拟合的统计模型或通过根据表达式定义模型来构建模型的选项 来自基于R的模型或来自外部来源的参数估计 方便的功能，用于从参数分布或通过自举采样模型参数 PSA传播的参数不确定性 建模患者异质性 进行成本效益分析并代表PSA的决策不确定性 用C+

在此代码中，量子粒子群优化 (QPSO) 用于解决多目标组合经济排放调度 (CEED) 问题，该问题使用三次准则函数制定，并考虑单向最大/最大价格惩罚因子。 QPSO 在 6 单元发电系统上实现，并与拉格朗日松弛、粒子群优化 (PSO) 和模拟退火 (SA) 进行比较。 所得结果验证了QPSO方法的有效性并证明了其鲁棒性。 这项研究表明，QPSO 可用作解决其他电力调度问题的有效且稳健的工具。

此 MATLAB 代码可帮助您了解使用二进制 GA 和 PSO 技术实现的经济负载调度。 使用无损失和有损失情况的编码演示了 ELD 问题... 参考：Sivanandam、SN 和 SN Deepa。 软计算原理（附光盘）。 约翰威利父子公司，2007 年。

该软件包含两个示例 gatest.m 和 gatest.1。通过运行默认文件夹中的程序。 可以确定分配的最小燃料成本和传输损失。 % 示例系统摘自 Haadi Sadaat 教授的《电力系统分析》一书示例 7.8 % 数据矩阵应该有 5 列燃料成本系数和工厂限制。 % 1.a ($/MW^2) 2.b $/MW 3.c ($) 4.下限(MW) 5.上限(MW) %no of rows 表示植物的数量（n） % x=[0 0] 全局数据 B B0 B00 Pd 数据=[0.008 7 200 10 85 0.009 6.3 180 10 80 0.007 6.8 140 10 70]； % 损失系数它应该是大小为 nXn 的方阵，其中 n 是% 植物B=.01*[.0218 .0093 .0028;.0093 .0228 .0017;.0028 .0017 .0179]; B0 = [

matlab程序（yalmip+cplex）复现自《基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度 ——李淋》 摘 要: 文章提出一种基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度方法。首先提出共享储能电站的概念，分析其商业运营模式。然后将共享储能电站应用到工业用户经济优化调度中，通过协调各用户使用共享储能电站进行充电和放电的功率，实现用户群日运行成本最优。最后以江苏省 3 个工业用户进行算例仿真，与用户不配置储能和用户独立配置储能场景对比，得出引入共享储能电站可以显著降低用户群日运行成本，并对储能电站年服务费收益、静态投资回收年限和投资回报率与共享储能电站服务费定价间的关系做进一步的研究

social and economic network M.O Jackson chapter1

通过粒子群算法解决经济调度问题，求解最低燃料成本和网损。

经济预测 我在Git上的家，用于美国经济的预测模型 项目细目 作为一名应用经济学家，我长期从事的项目之一是预测以国内生产总值衡量的美国经济的短期走势。为此，我使用了两个向量自动回归或var模型的集合。这是一项基于线性的技术，涉及获取多个相关因素，一旦模型中的每个变量都预测了一个周期，就将它们用作彼此的预测，然后将这些预测视为最近的数据周期。重复此过程以生成对未来第二个时期的预测，依此类推，直到我们对预期的未来进行了预测。传统上，我是使用统计分析程序Stata来完成此操作的，但是现在，由于转向数据科学领域，现在已经过渡到将Python用作主要的分析环境，我想在Python中重新创建此过程。这有几个优点；首先，如果我想利用这种预测技术，就不必将程序从Python切换到Stata了–我可以继续使Python成为处理数据的一站式服务。其次，Python比Stata灵活得多，因为它本身就是一种编程语