20、货币去化的数学模型分析

货币去化的数学模型分析

1. 模型构建

在给定时间 $t$,将总人口 $N(t)$ 细分为五个不同的类别:
- $S(t)$:尚未经历货币去化影响的个体。
- $M(t)$:部分受到货币去化影响的个体。
- $P(t)$:完全受到货币去化影响的个体。
- $B_p(t)$:将旧货币部分存入银行的个体。
- $B_D(t)$:将旧货币全部存入银行的个体。

总人口的表达式为:$N(t) = S(t) + M(t) + P(t) + B_p(t) + B_D(t)$。

以下是模型中各变量和参数的详细描述:
| 变量/参数 | 描述 |
| — | — |
| $N$ | 总人口数量 |
| $S$ | 尚未经历货币去化影响的个体 |
| $M$ | 部分受到货币去化影响的个体 |
| $P$ | 完全受到货币去化影响的个体 |
| $B_p$ | 将旧货币部分存入银行的个体 |
| $B_D$ | 将旧货币全部存入银行的个体 |
| $\Lambda$ | 人口流入率 |
| $\mu$ | 个体选择数字支付的比率 |
| $\alpha$ | 易感类中完全受影响的比例 |
| $1 - \alpha$ | 易感类中部分受影响的比例 |
| $r$ | 轻度受影响类中完全将旧货币存入银行的比例 |
| $1 - r$ | 轻度受影响类中部分将旧货币存入银行的比例 |
| $q$ | 完全受影响类中完全将旧货币存入银行的比例 |
| $1 - q$ | 完全受影响类中部分将旧货币存

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动、电力系统及其自动等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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