4. 测试和验证生成的拉丁方 关键完成后,我们需要验证我们的代码是否工作正常,确保生成的拉丁方确实符合要求,并从中抽样。 defmain():n=5# 拉丁方的大小square=generate_latin_square(n)print("生成的拉丁方:\n",square)num_samples=3# 抽样数量samples=sample_from_latin_
这个问题导致了分层抽样技术,如在 @RISK 中使用的拉丁超立方体抽样的发展。 拉丁超立方体抽样Latin hypercube sampling (LHS) 拉丁超立方体抽样是抽样技术的最新进展,和蒙特卡罗方法相比,它被设计成通过较少迭代次数的抽样,准确地重建输入分布。拉丁超立方体抽样的关键是对输入概率分布进行分层。分层在累积概率尺度(0 ...
试验设计——计算机试验·超拉丁方抽样 超拉丁方抽样和超拉丁方设计 例题 随机正交化阵列 例题 习题 超拉丁方抽样和超拉丁方设计 例题 随机正交化阵列 例题 习题 6.1 代码 结果:实验中心化偏差均值为0.228,方差为0.0016。 6.2 代码 结果:实验中心化偏差均值为0.115,方差为 8.06 ∗ 1 0 − 5 8.06*... ...
马建全等:基于拉丁方抽样及 K-S 检验的边坡可靠性分析 2155 有不确定性, 可以用这些随机变量来构造函数模型, 用于描述边坡状态:Z = g(x) = g(x1, x2,…, xn),函数 g(x) 反映边坡的状态或性能,称为状态函数或安全 系数,x 称为基本状态变量。本文算例中安全系数 的计算采用简化 Bishop 法,因此,状...
；n) 为一个拉丁超立方体抽样 样本点集称这样的抽 样 k = 1t t ；；4 = ~0；1?LHSt Cn 可见概率与适应度成正比与 由定义 染色体期望生存方法为在 维单位立方体 中选取 个点的 。 ；；浓这样既证敛 方法度成反比能保算法的收速度又能保持染色体 1： 2 LHS 。交叉算子的多样性 ；( 按...
马建全等:基于拉丁方抽样及 K - S 检验 的 边坡可靠性分析 ) ( 2155 ) ( 有不 确 定性 , 可以 用 这 些 随机 变 量 来 构造 函 数 模 型, 用于 描 述 边 坡状态 : Z = g ( x ) = g ( x 1 , x 2 ,… , x n ) , 函数 g ( x ) 反映边 坡 的状态或性能,称为状态函数或安...
在问题解空间利用拉丁超立方体抽样产生初始 t 。化种群 c ) 。？0；1?n ；C = ( 中选 个点生成样本 ij n × t2 ( k) k 步骤 用带权海明距离计算染色体的浓度和期望生存 n b= ( b； k 令交叉后产生的 个后代中第 个染色体为 1；；概率计算染色体的适应度值以期望生存概率进行染色体...
基于拉丁方抽样及K-S检验的边坡可靠性分析 星级: 4 页 基于拉丁方抽样及K_S检验的边坡可靠性分析 星级: 4 页 基于概率的边坡可靠度分析 星级: 4 页 基于高斯过程回归的响应面法及边坡可靠度分析_朱彬 星级: 4 页 基于多尺度MSR法的边坡体系可靠度分析.docx 星级: 2 页 结构可靠度分析的高斯过程重...
0.431同一行出现了两次 29 0.431 0.215 0.369 0.877 0.462 0.431 0.27...
拉丁方抽样 简单描述 直接采用蒙特卡罗方法取代表点会造成点集不够具有代表性,拉丁方抽样(Latin Hypercube Sampling)为了避免这类问题发生,依据累积概率分布函数(CDF)把纵坐标划分为等区间的若干段,再从每段中抽取样本作为代表点集,多维中仍适用,但需要对每个维度分别做划分,抽取样本,在组合成多维向量。