Cart算法代码：模型预测屏蔽

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的Matlab仿真代码涵盖在一个文件中。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的Matlab仿真代码集合。

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。

详细介绍了时间序列预测模型ARIMA的理论基础和应用方法，并附带了matlab实现代码。

下载所需，源代码执行结果请参考压缩文件中的效果图。

RandomWalkNuclearReactorShielding 项目展示了利用MATLAB编码的随机游走模型在核反应堆屏蔽问题中的应用。该模型模拟了粒子在屏蔽材料中的随机运动轨迹，并以此评估屏蔽材料的有效性。

数据挖掘十大经典算法之CART 第十章 CART 本章深入探讨数据挖掘十大经典算法之一：CART。内容基于 The Top 10 Algorithms in Data Mining 教材第十章，以23页的篇幅对CART进行详细阐述，涵盖16个小节，并采用英文讲解。

本存储库包含了研究文章“使用动态半参数因子模型进行的收益曲线建模与预测”中使用的MATLAB代码，作者为HärdleWolfgang Karl和Majer Piotr（2012），发表于CRC 649讨论文件，2012-48期。该研究利用动态半参数因子模型（DSFM）分析了欧元引入后的欧洲主权债务危机期间希腊、意大利、葡萄牙和西班牙四个南欧国家的月利率。与动态Nelson-Siegel模型相比，研究发现DSFM技术能更好地捕捉每个债券市场收益率曲线的结构，尤其是斜率方面的变化。面板数据分析显示，需要三个非参数因子来解释95%的收益率变动，估计的因子负荷表现出较高的持久性。

这是一个专注于将计算机科学技术应用于经济学相关主题的项目，我们致力于建立一个易于使用的工具箱，用于后端经济预测神经网络模型的验证。我们使用Python脚本构建了神经网络，用于预测经济和金融数据。项目中主要采用Keras作为主要框架，后端基于TensorFlow。我们将26个汇率时间序列输入到循环神经网络中，使用滞后值预测CAD-USD汇率未来的变化。项目代码库包含NumPy、Pandas和Scikit-learn等数据处理库，以及Matplotlib和Bokeh用于可视化。