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马可夫链matlab源代码OMC 包：降水的发生马尔可夫链模型 OMC 包由两个 Matlab 函数组成：OMC_fit 和 OMC_sim，用于模拟每日降水的发生和强度。 发生遵循可变阶马尔可夫链，强度遵循伽马-伽马混合模型。 该方法遵循以下描述：Daniel J. Short Gianotti、Bruce T. Anderson 和 Guido D. Salvucci，2014 年：美国大陆降水发生、强度和季节性总量的潜在可预测性。 J. 气候，27，6904​​-6918。 代码托管在： 欢迎您在任何非商业环境中使用此代码，但我要求您使用以下 DOI 引用代码：10.5281/zenodo.45435 引用样式示例是：Daniel J. Short Gianotti，2016 年：发生马尔可夫链每日降水模型。 , DOI:10.5281/zenodo.45435。 如果由于某种原因您无法引用源代码，请引用以下论文：Daniel J. Short Gianotti、Bruce T. Anderson 和 Guido D. Salvucci，2014 年：降水发生率、强度和季节性总量

马可夫链matlab源代码基于准生死 (QBD) 过程的 5G vRAN 控制器模型 此存储库包含适用于 5G vRAN 架构的灵活功能拆分控制器的模型实现。 存储库分为事件驱动模拟器和理论模型的实现。 一旦正在进行的论文完成，将很快添加更多详细信息 理论模型在Matlab中实现。 Matlab 代码解决了底层的马尔可夫链（QBD 过程）。 Matlab 代码可以在文件夹中找到 模拟器是用C++实现的，并从Python脚本调用，尽管它可以直接从命令行执行。 它仅在启用C++17标准的Ubuntu 20.04进行了测试。 模拟器源代码和脚本可以在文件夹中找到 接触 路易斯·迪兹； . , . 拉蒙·阿圭罗； . , .

马可夫链matlab源代码概述 在此存储库中，您将找到适用于 Java、Python、MATLAB、R、Android 和 Hadoop 的 pcStream 算法的实现。 我们建议使用 R 的源代码，因为它具有最新的功能并且组织良好。 什么是pcStream？ 无界数据流的聚类是一个难题，因为无法存储观察到的实例以用于未来的聚类决策。 此外，流的概率分布往往会随着时间的推移而变化，这使得区分概念漂移和异常变得具有挑战性。 尽管过去已经提出了许多优秀的数据流聚类算法，但它们并不适合捕获实体的时间上下文。 pcStream 是一种机器学习算法，用于以无监督的方式在数字流中查找上下文或概念。 关于 pcStream 的一些要点： 它为上下文（概念）挖掘动态变化的传感器流 可以检测几何空间中的重叠集群 可用于推断当前上下文以及预测即将到来的上下文（与马尔可夫链合并时）。 它可以分布在多个线程或机器上 pcStream 的示例用法： - 上下文感知推荐系统的功能 - 异常检测 - 行为分析 什么是pcStream2？ 对 pcStream 的改进，以便从一开始就可以检测到重叠的集群（而不仅仅是

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