使用LHS方法可以保证各个市场变量的采样点均匀分布,从而减少因过度聚集和采样点不足而导致的误差。 六、总结 拉丁超立方采样法是一种常用的随机采样方法,它可以在保证均匀分布的前提下,尽可能地减少采样点数目,从而提高计算效率。在实际应用中,LHS被广泛用于化学反应器设计、气候模拟、金融风险评估等领域。
1. 使用pyDOE2包pyDOE2是一个Python包,提供了多种用于实验设计和优化的工具,包括拉丁超立方采样。要使用pyDOE2进行拉丁超立方采样,首先需要安装该包。可以使用pip进行安装: pip install pyDOE2 然后,可以使用以下代码进行拉丁超立方采样: import numpy as np from pyDOE2 import lhs # 定义参数维度和范围 dim = ...
[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...
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...
在很多基于代理模型的CFD优化问题中,需要预先生成一个样本库,以便于构造代理模型。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...
LHS方法通过确保每个不确定性因素在采样空间内均匀分布,从而能够更好地捕捉各因素之间的相关性,提高采样效率。 在采用拉丁超立方采样的电力系统概率潮流计算中,首先需要根据历史数据或预测信息确定各不确定性因素的概率分布函数。然后,利用LHS方法生成满足这些概率分布函数的样本集。每个样本代表了系统的一种可能运行状态。
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...
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重要...
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...