MATLAB拉丁超立方抽样详解 1. 拉丁超立方抽样的基本概念 拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)是一种统计方法,用于从多维分布中生成样本。它通过在每个维度上独立地划分概率空间,并从每个划分中随机选择一个样本点,从而确保样本点在整个概率空间内的均匀分布。这种方法特别适用于高维空间的采样,因为它能够减少...
拉丁超立方抽样 R语言 matlab拉丁超立方体抽样 【MATLAB第79期】基于MATLAB的数据抽样合集(sobol、LHS拉丁超立方抽样、Halton、正交/均匀设计、随机rand函数) 一、传统函数 1.指定区间随机生成数据(小数) [a b]区间随机数生成: A=a+(b-a)rand(m,n) m:待生成矩阵A的行数 n: 待生成矩阵A的列数 示例:生成...
拉丁超立方抽样matlab代码: 1、基本框架 Matlab中实现拉丁超立方抽样的基本框架如下: def = lhsdesign(n,p); 其中n为样本数量,P为变量的数量。 2、实现步骤 (1)根据变量数量,生成一组均匀分布的值 Matlab中,可以使用rand函数生成一个n*p维度的矩阵,其中n为样本,p为变量。矩阵中的每个元素代表一个均匀分布的样...
matlab实现拉丁超立方抽样(逆变换法) 1. 从离散均匀分布U[1, 1024]中抽样10000个点 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 x = unidinv(linspace(0+eps, 1, 10000), 1024); idx =randperm(length(x)); y = x(idx); figure plot(y,'.') figure plot(unique(x),'o') xlim([0, 1024]) 抽样结果 抽...
MATLAB科学计算程序 方法/步骤 1 首先简单介绍一下拉丁超立方抽样法的原理：拉丁超立方抽样可以改进抽样策略，使产生的随机数更加具有代表性。如下图所示，拉丁超立方抽样法可以以较小的采样次数获得较高的采样精度，简单随机抽样中的数据大部分在中间，而拉丁立方抽样则均匀产生在各个小区间内。2 下以一个例子来说明...
2、Matlab代码 2.1 场景生成 2.2 场景缩减 3、参考资料/复现论文 风电出力的不确定性主要源于预测误差,而研究表明预测误差(e)服从正态分布且大概为预测出力的10%。本代码采用拉丁超立方抽样实现场景生成[1,2]、基于概率距离的快速前代消除法实现场景缩减[3],以此模拟了风电出力的不确定性。
拉丁超立方体抽样是一种基于拉丁超立方体的抽样方法,用于生成均匀分布的样本。在MATLAB中,可以使用`randi`函数结合`unifrnd`函数来实现拉丁超立方体抽样。以下是一个简单的总结介绍:1. 首先,需要安装MATLAB软件并打开一个MATLAB脚本窗口。2. 导入所需的库文件,例如`uni
拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)作为一种统计抽样技术,广泛应用于不确定性分析和风电模拟领域。该方法通过高效生成样本空间内的代表点,能够有效模拟和研究风电输出的不确定性。下面,我们将通过几个步骤解释如何使用拉丁超立方抽样(LHS)来模拟风电的不确定性,并介绍场景缩减技术以提高计算效率。
matlab实现拉丁超立方抽样(逆变换法) 1. 从离散均匀分布U[1, 1024]中抽样10000个点 x=unidinv(linspace(0+eps,1,10000),1024);idx=randperm(length(x));y=x(idx);figureplot(y,'.')figureplot(unique(x),'o')xlim([0,1024]) 1. 2.
4 Matlab代码、数据 欢迎来到本博客 ️ ️ > 博主优势: 博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭:行百里者,半于九十。 1 概述 模拟负荷不确定性是电力系统规划和运行中的重要问题之一。拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)是一种常用的统计方法,用于生成具有一定分布特征...