matlab中灰色模型GM（1,1）的运算代码

可以下载学习GM（1,1）模型的matlab程序，提供了相关学习资料。

基于 MATLAB APP 设计的灰色预测 G(1,1) 算法工具包，专为数据预测而打造。无需更改或调试程序，直接导入数据即可使用。 该工具包包含: 算法理论介绍 算法源代码 实例数据 使用教程 广泛应用于数据分析预测、数学建模竞赛（如全国大学生数学建模大赛、美国大学生数学建模大赛）等领域。

G(1,1)预测的进一步优化

在这个项目中，我们试图实现灰色模型Matlab原始代码SC-CNN。请注意，代码正在更新中，并未完全完成。当前阶段已经实现了SC-CNN的第一部分。该代码使用的数据集与文中提到的数据集相同，同时也适用于其他数据集的训练。我们计划对代码进行进一步更新以解决已知问题，但目前仅使用主要数据集进行开发。请注意，无需手动下载数据集，所有数据处理均由代码完成。该代码基于Pytorch编写，支持在CPU或GPU上运行，也可以在多个GPU上并行运行。详细的运行说明可以在代码中找到。

灰色模型matlab原代码在Tensorflow 2.0+中实现的ESRGAN（增强的超分辨率生成对抗网络，在ECCV 2018中发布）。这是一个非正式的实现。 ESRGAN引入了不进行批量归一化的残差残差块（RRDB）作为基本网络构建单元，采用了相对论GAN的思想，即让鉴别器预测相对真实性，并通过使用激活前的功能来感知损失。由于这些改进，与SRGAN相比，拟议的ESRGAN具有始终如一的更好的视觉质量和更逼真的自然纹理，并在PIRM2018-SR挑战赛中获得第一名。

粒子群优化算法可以对灰色模型参数进行优化，提升模型预测精度。

检验污染模型MATLAB代码模型cdcat_spm（cdcatmr的神经影像管道）代码格式化，以便MATLAB脚本/函数在单个主题上运行。每个步骤按文件夹划分，Slurm脚本编译所需的函数，并提交并行作业数组以提高效率。一旦设置了SPM12和Atlas，您只需在Slurm文件中更改路径和ACCRE上的MATLAB版本（通过ACCRE终端上的ml检查）等信息即可，无需在MATLAB脚本中进行更改。所有Slurm脚本共享相同的sBatch指令，重要路径包括您的MATLAB/SPM12路径、cdcat_spm的克隆目录和Scratch数据目录（在ACCRE上为/scratch/polynlab/fm

这是Wolovick和Moore于2018年使用的冰川流动模型代码，用于研究冰川工程。Flowline_v1是主要脚本，包含广泛的注释和运行说明。另外，FlowlineBundler_v1可用于在参数空间内运行多个模型实例。模型行为由脚本中的参数和输入文件中的初始条件与边界条件控制。在需要时间或空间变化的边界条件时，应将参数设置为\"file\"。通过取消注释顶部的函数定义行，可以在FlowlineBundler中切换到函数模式。

在Matlab开发中，为生成(1,-1)的随机矩阵A，可以优化代码以避免循环。