这篇文章是关于随机微分方程的基础知识和一种叫做奥恩斯坦-乌伦贝克过程（ Ornstein-Uhlenbeck process）。它也被称为 "均值回复过程"，它可以被认为是 "随机游动 "的修改，其中粒子倾向于向过程的平均值移动。这篇文章将分为几个部分，先介绍一些基础知识，然后具体介绍奥恩斯坦-乌伦贝克过程。一般来说，当你学习微分...
奥恩斯坦-乌伦贝克过程是一种特殊类型的SDE,看起来像这样。 带有截距项的奥恩斯坦-乌伦贝克过程 这里kappa(一些平台无法正常现实希腊字母,这里用它们的英语单词)是均值回归率,theta是长期均值,sigma是波动性或布朗运动波动的每平方根时间的平均幅度。如果你回顾一下我们最初的细菌数量增长模型,你会发现这看起来非常相似。...
幸运的是,这个问题有一个封闭式的解,我们可以得到这样的结果: 奥恩斯坦-乌伦贝克过程随机微分方程的解 你可以把它分成三个部分。有长期的平均数部分,平均数转换部分和布朗运动部分。随着时间的推移,我们预计过程会向 theta 漂移,因为当X_s接近时,阻尼变小,当s接近t时,布朗运动项为0。 一个模拟例子 最后的部分是...
幸运的是,这个问题有一个封闭式的解,我们可以得到这样的结果: 奥恩斯坦-乌伦贝克过程随机微分方程的解 你可以把它分成三个部分。有长期的平均数部分,平均数转换部分和布朗运动部分。随着时间的推移,我们预计过程会向 theta 漂移,因为当X_s接近时...
本发明提供一种基于奥恩斯坦‑乌伦贝克(Ornstein‑Uhlenbeck)过程求解的配电线路的负荷预测方法,通过考虑天气条件的隐性因素对线路负荷的影响,对线路负荷值进行建模和预测。属于电力系统结合深度学习的技术领域。本方法包括下列步骤:数据采集与数据预处理;利用气象数据风速、温度确定奥恩斯坦‑乌伦贝克过程参数表达;对不同气...
一种基于奥恩斯坦-乌伦贝克过程求解的配网线路负荷预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于奥恩斯坦-乌伦贝克过程求解的配网线路负荷预测方法说明:本发明提供一种基于奥恩斯坦‑乌伦贝克(Ornstein‑Uhlenbeck)过程求解的配电线路...专利查询请上爱企查
GBM: constant before dt and dz.OU process: constant before dz, random before dt.GBM follows Log-normal distribution.OU Process follows normal distribution.
一种基于奥恩斯坦-乌伦贝克过程求解的配网线路负荷预测方法,包括以下具体步骤: 1)在收集数据之后,并预处理后,将混合因子的奥恩斯坦-乌伦贝克方程应用到天气和时间序列信息求解中; 2)将天气数据代入混合因子的奥恩斯坦-乌伦贝克方程中,通过混合因子的奥恩斯坦-乌伦贝克方程确定隐藏因子,并描述这些隐藏因子的参数对线路负荷曲线估...
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