拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)是一种统计采样技术,用于生成一组样本点,这些样本点在参数空间中均匀分布,并且满足每个维度只有一个样本点落在该维度的取值范围内。LHS常用于参数优化和模型验证等领域。在Python中,有几种常用的包可以进行拉丁超立方采样,下面介绍两种常用的方法。1. 使用pyDOE2包pyDOE2...
LHS-MC方法是一种基于拉丁超立方(Latin Hypercube Sampling,LHS)和蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)技术的风险分析方法,可以有效地评估漫坝风险。 LHS-MC方法可以有效地评估漫坝风险,因为它可以有效地模拟漫坝的复杂系统,并且可以有效地评估漫坝的安全性和可控性。LHS-MC方法可以有效地模拟漫坝的复杂系统,因为它可以有效地模拟...
SimpleFilter* sf =dynamic_cast<SimpleFilter*>(pt->data());if(!sf || sf->op()->op() != execplan::OP_EQ)return;if(sf->lhs()->joinInfo() & JOIN_CORRELATED) sf->lhs()->joinInfo(sf->lhs()->joinInfo() | JOIN_NULLMATCH_CANDIDATE);//...这里部分代码省略... 开发者ID:mariadb...
1) LHS LHS方法1. This paper analyzed the impact of the uncertainty of hydrogeological parameters and source/sink on the simulation results under the ideal groundwater flow conditions by using the Latin Hypercube Sampling(LHS). 结果表明LHS方法是地下水流模型随机分析的有效途径。
在下文中一共展示了pyDOE.lhs方法的4個代碼示例,這些例子默認根據受歡迎程度排序。您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚,您的評價將有助於係統推薦出更棒的Python代碼示例。 示例1: get_samples ▲點讚 8▼ # 需要導入模塊: import pyDOE [as 別名]# 或者: from pyDOE importlhs[as 別名]defget_samples(self...
南京 210029) 摘要 : 本文以理想地下水流问题为例 ,采用拉丁超立方取样 (LHS) 方法分析地下水流模型中水文地质参数以及源汇项等 的不确定性对模拟结果的影响 .另外 ,利用 Spearman 偏 (秩) 相关系数和标准 (秩) 回归系数分析方法对参数的灵敏度进 行分析 .结果表明 LHS 方法是地下水流模型随机分析的有效途径 ...
的两阶段计算机实验方法.首先利用OD粗略探知出输出特性变化较大的子区域;而后在该子区域内采用LHS来安排实验点,获取样本集;最后利用Kriging模型建立起过程的全局性模型.理论与仿真研究表明,与传统的LHS设计相比,所提方法的实验点的分布可随输出特性的变化而调整,其拟合模型的预测性能也有较大幅度的提高.说明了方法的...
基于LHS方法NF—kB信号转导网络的多参数敏感性分析 维普资讯 http://www.cqvip.com
进给路线的确定方法 在实践中的常用方法和思路有以下几种: 1.最短的空行程路线 (1)巧用起刀点下图a为采用矩形循环方式进行粗车的一 般情况示例。其对刀点A的设定是考虑到精车加工过程中 需要方便换刀,故设置在离坯件较远的位置处,同时将起 刀点与对刀点重合在一起,按三刀粗车的进给路线安排如 ...
利用拉丁超立方抽样-蒙特卡罗方法(LHS—MC)评估了洪水和风浪作用下大坝的漫坝风险。采用LHS代替MC的随机抽样过程,生成洪峰流量和风速等随机变量样本。以大坝漫坝风险问题为例说明了LHS—MC方法的有效性。结果表明:LHS—MC方法可有效地提高运算效率,较少的抽样样本就能反映参数的概率分布,风险分析收敛快。考虑水库防......