首先,需要安装scipy包: pip install scipy 然后,可以使用以下代码进行拉丁超立方采样: import numpy as np from scipy.stats import uniform # 定义参数维度和范围 dim = 2 # 维度数 bounds = [(-1, 1)] * dim # 参数范围,这里假设每个维度都在-1到1之间 # 生成拉丁超立方采样点 n_samples = 100 # ...
[0002] 拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling,LHS)是一种全空间填充且非重叠 的随机采样方法。全空间填充采样确保即使在没有详细的源函数特性的情况下,也可以得 到该函数在整个设计空间的信息;非重叠采样则确保没有重复和多余的采样点。LHS也是 一种随机采样方法,但是与随机采样不同的是,它产生的采样点在全局...
很多文献均提到了一种抽样方法——拉丁超立方采样方法(Latin hypercube sampling,简称为LHS)。 LHS是一种随机分层抽样方法,即将0-1范围内的值分为多个层数进行随机抽样。相比于一枪一枪打鸟的蒙特卡罗方法,可以在较少的样本条件下更好地反映变量的分布范围。 Matlab中提供了两种概率分布的LHS方法,即均匀分布和正态分...
2、改进的鲸鱼优化算法 为提高WOA算法的寻优性能,对WOA算法的三个方面进行改进,首先利用拉丁超立方体抽样方法初始化种群,增强WOA算法的种群多样性;再将非线性收敛因子取代基本WOA算法中的线性收敛因子,进一步提高算法寻优能力;最后将非线性惯性权重引入WOA算法中。以下将改进的鲸鱼优化算法记为LTWWOA算法。 (1)LHS方法...
二、拉丁超立方采样方法 拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling,LHS)是一种在多维参数空间中生成样本点的统计方法,旨在提高采样效率并确保样本点在每一维度上的均匀分布。在电力系统概率潮流计算中,LHS方法被广泛应用于处理多维随机变量的场景。 LHS方法的基本思想是将每一维参数空间均匀地划分为若干个等概率的区间,...
一、风电-光伏的拉丁超立方采样方法的原理 风电-光伏的拉丁超立方采样方法是一种基于统计学原理的采样方法,通过在设计空间内均匀采样的方式,找到多个不同设计参数组合下的系统性能数据。在设计空间内进行完整的采样后,通过分析采样结果,可以找到最优的系统配置方案。这种方法可以帮助研究人员在不同设计参数组合下对系统性...
拉丁超立方采样方法是一种基于随机数学理论的数学方法,它本身具有提高效率的特点。利用拉丁超立方方法进行抽水试验方案设计,可以帮助提高抽水试验实施过程中降低人力物力的损耗,达到更佳的经济目标。 关键词拉丁超立方;抽水试验;随机 抽水试验工作是进行水文地质勘查工作的一个必要的组成部分,在水文地质勘查工作实践中具有...
摘要:本发明公开一种基于渐进拉丁超立方采样的概率最优潮流计算方法,1)收集电力系统的拓扑参数,建立确定性最优潮流模型;2)转换成均匀分布,建立函数映射关系;3)利用传统的拉丁超立方采样方法从均匀分布上产生初始样本集;4)等分成T份不同的切片,选择排序第一的切片作为第一组样本点子集;5)将新增样本点子集变换到原始...
摘要 本发明公开了一种拉丁超立方采样的扩展方法。假设已有样本大小为n的LHS,扩展方法的目的是得到样本大小为n+m的LHS新采样,同时新采样中最多地包含已有采样点。本发明的方法通过将LHS采样点之间的关系转化为简单无向无环图,得到邻接矩阵,再求解最大独立集来最多地保留已有采样点。实现步骤包括计算已有采样点在新...
最常用的采样方法莫过于蒙特卡洛采样法(mcs),以及均匀采样法,但由于前者过于随机,后者采样数据重复利用率不高,便出现了拉丁超立方采样(lhs)。拉丁超立方采样相较于前者,在采样质量上有很大的提高,但是即便如此,其质量也不稳定,容易出现不理想的采样结果(见图3)。如何对其进行一定的约束,使其每次采样都能够给出一...