定义和理解:首先,需要理解拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)是一种从多元参数分布中近似随机抽样的方法,它属于分层抽样的一种形式。这种方法常用于计算机实验或蒙特卡洛积分等场景。 分层抽样:在实现拉丁超立方抽样时,一个关键的步骤是将0-1范围内的值分为多个层。这样做是为了确保每个样本都能覆盖到整个
拉丁超立方抽样(LHS)是一种高效的分层抽样技术,用于在多元参数空间中生成均匀分布的样本点,以提高模型的准确性和计算效率。其核心在于通过分层和随机组合策略减少样本间的相关性,同时覆盖参数空间的每个维度,适用于复杂系统的建模与仿真。 定义与构造原理 拉丁超立方抽样的核心思想是将每个输入...
但显然我们要说的拉丁超立方采样不是这么做的。拉丁超立方采样先把样本空间分层,在此问题下要分为5层,于是便有了[1,20],[21,40],[41,60],[61,80],[81,100]共5个样本空间,在各样本空间内进行随机抽样,然后再打乱顺序,得到结果。这样就结束了~ 可以看出拉丁超立方采样分为了三步——分层、采样、乱序。
sobol函数结果(其中对变量3进行求整,可取消): 四、拉丁超立方抽样 ndim=4;%维度为4 minX=[-1.75, 32.4, -1, -234.2];%下限 maxX=[ 3.95, 112.56, 9, 156.37];%上限 popsize=200;%样本数 LHS抽样结果(其中对变量3进行求整,可取消): 五、Halton抽样 ndim=4;%维度为4 minX=[-1.75, 32.4, -1, ...
拉丁超立方采样法 一、概述 拉丁超立方采样法（Latin Hypercube Sampling，LHS）是一种常用的随机采样方法，它可以在保证样本点均匀分布的情况下，尽可能地减少采样点数目，从而提高计算效率。该方法最初由McKay等人于1979年提出，并在随后的研究中得到了广泛应用。二、LHS的原理 LHS的原理是将每个自变量（或输入变量）...
拉丁超立方抽样（ＰＤＦ）拉丁超立方抽样 从蒙特卡罗误差估计中，我们可以看到，大多数 有关。特别的，对于均值的估计量，我们发现：0.95 x P σ μ ⎛⎞ −−≤= ⎜⎟ ⎝⎠ 是否能被改善。值得注意的是蒙特卡罗方法的一个主要优点就是他的敛散性依赖于独立的随机参数个数，而接下来我们将要看到...
拉丁超立方体抽样是一种抽样技术，旨在通过较少迭代次数的抽样，准确地重建输入分布。以下是关于拉丁超立方体抽样的详细解释：分层抽样：拉丁超立方体抽样的关键是对输入概率分布进行分层。分层操作在累积概率尺度上进行，将累积曲线分成相等的区间。随机抽取样本：从输入分布的每个区间或分层中随机抽取样本。
图1 抽样分布对比图 初始种群是在 维空间中生成种群规模为 的种群,故结合拉丁超立方抽样法可得到DSCA中种群初始化策略,具体步骤如下: 步骤1首先,确定种群规模 和种群维数 。 步骤2确定变量 的区间为 ,其中 和 分别是变量的下界和上界。 步骤3将变量 ...
拉丁超立方抽样是一种抽样技术，旨在通过较少迭代次数的抽样，准确地重建输入分布。以下是关于拉丁超立方抽样的具体解释：分层抽样：拉丁超立方抽样的核心是对输入概率分布进行分层。这意味着在累积概率尺度上，累积曲线被分成若干个相等的区间。随机抽取样本：从每个分层或区间中随机抽取一个样本。这种方法确保...
拉丁超立方抽样通过控制抽样参数，调整样本分布特性。例如改变抽样层数等参数，满足不同实验需求。正交实验设计中的重复实验，可提高实验结果可靠性。多次重复能减少随机误差影响，使结论更准确。拉丁超立方抽样在优化设计中，为寻找最优解提供数据支持。如工程优化问题，通过抽样分析确定最佳设计参数。正交实验设计的因素水平...