拉丁超立方抽样方法LHS最早是由McKay等1[5$提出,现已用于很多领域[60-63]。将LHS应用于结构可靠性分析,可提高数值模拟结构可靠性分析样本代表性,进而提高结构可靠性分析结果 精度与效率。 LH重要抽样法与蒙特卡罗重要抽样法类似,都是首先选取样本,用样本的失效频率近似母体的失效概率。将LHS取得的样本运用到重要抽样中...
1、拉丁超立方抽样是一种从多元参数分布中近似随机抽样的方法,属于分层抽样技术,在拉丁超立方抽样之前还需要基于计算引擎spark的kd-tree(k-dimensional树的简称)进行半径查找和密度计算,通过spark的dataframe框架,实现数据点阵的长、宽、高的点位分割,在此基础上再计算每两个数据点之间的距离,从而完成拉丁超立方抽样。
建模方法(十五)-蒙特卡罗算法 蒙特卡罗算法是使用随机抽样方法对问题求得一个近似解,样本越多结果越接近真实值,例如我们想要计算二维空间的图形的面积,就可以使用蒙特卡罗算法。 我们在x属于[0,2],y属于[0,4]之间,任取...近似解。蒙特卡罗算法思想就是上述例子使用的想法,上述问题可以直接通过积分求得,但一些现实问...
拉丁超立方抽样（LHS）是一种统计学上的抽样方法，它可以在有限的样本量下，尽可能地覆盖参数空间的各个区域，从而提高抽样的代表性和效率。LHS的基本思想是将每个参数的取值范围分成n个等概率的区间，然后从每个区间中随机抽取一个值，组成一个n维的样本点。这样重复m次，就可以得到m个n维的样本点，构成一个LHS矩...
# 二、拉丁超立方抽样方法简介 拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)是一种非序贯蒙特卡洛模拟技术,它通过对多维空间进行分层采样来提高样本的代表性。相较于传统的随机抽样方法,LHS能够更有效地利用有限数量的样本,从而减少抽样方差并提高抽样的准确性。 # 三、改进的拉丁超立方抽样方法 ## 3.1 重要抽样与...
1、本发明的目的在于解决分布式光伏电源接入配电系统后系统节点电压以及支路潮流波动性增大的问题,通过一种基于拉丁超立方随机抽样的配电系统常态化风险分析方法,采用拉丁超立方随机抽样法生成不同光照强度和温度的随机场景,得到随机出力的分布式光伏电源接入配电系统后的常态化风险为目标,构建考虑分布式光伏电源随机出力的配电...
摘要 本发明公开了一种拉丁超立方抽样相关性控制方法,属于仿真实验技术领域。所述控制方法包括以下步骤:S100、将实测数据总体中的每一个变量划分为ns个LHS等概率区间;S200、从CSTM映射出一个LHS等概率区间矩阵CSTMindex,运用unique_rows函数从CSTMindex中随机抽取一部分保留下来;S300、对Gibbs算法进行改进,从而补齐步骤二...
仿真证明修正后的矩阵为正定矩阵,均可进行cholesky分解,计算速度快且误差较小;该方法由仅适用于分布函数已知推广到分布函数未知,由仅适用于正定推广到非正定,扩大了拉丁超立方采样法的适用范围;2)本发明提供的一种适用于非正定型相关性控制的改进拉丁超立方抽样方法,该算法得到输出功率的样本的准确性和收敛性要优于...
确定分布式光伏电源出力模型中的随机变量为光照强度和电池温度;基于上述分布式光伏电源出力模型,采用拉丁超立方随机抽样方法,对不同场景下影响分布式光伏电源的温度和光照强度参数进行概率分布采样,生成光伏电站输出功率的样本;将上述样本接入配电系统计算系统的概率潮流分布;对采用拉丁超立方随机抽样得到的配电系统概率潮流进行...
一种基于拉丁超立方重要抽样的电网可靠性评估方法.pdf,本发明公开了一种基于拉丁超立方重要抽样的电网可靠性评估方法,包括如下步骤:先建立风机、储能电池等可靠性模型,基于LHIS法对电力系统进行状态抽样形成各部分元件状态的时间序列,按时间顺序依次抽取系统状态并进行