立即体验 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pyDOE...
LHS/RHS 听起来就感觉好高深。 其实没啥,最开始说的编辑器查找变量,如果查找的目的是对变量进行赋值, 那么就会使用 LHS 查询; 如果目的是获取变量的值, 就会使用 RHS 查询。赋值操作会导致 LHS 查询。 快速速记法:L 就是 Left,R 就是 Read。(不过这两本身是 left hand side 和 right hand side。) // n...
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...
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2 LHS 方法简介 拉丁超立方取样法 (下文简称 LHS) 是由 McKay 等 1979 年提出的 ,它提供了一种令人满意的选择输入变 · 2 · 水文地质工程地质 2009 年第 2 期 量的方法 ,能得到输入变量均值 ,方差和分布函数的良 好估计 ,从而满足预期分析的需要 .模型对不同输入 变量的敏感性可以由偏秩相关系数[11]...
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SimpleFilter::lhs方法的6个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的C++代码示例。 示例1: makeAntiJoin ▲点赞 9▼ voidmakeAntiJoin(constParseTree* n){ ...
logger.info('Initial guess based on LHS:\n{}'.format(par_df))returnpar_df 開發者ID:sdu-cfei,項目名稱:modest-py,代碼行數:32,代碼來源:ga.py 示例3: main_loop ▲點讚 5▼ # 需要導入模塊: import pyDOE [as 別名]# 或者: from pyDOE importlhs[as 別名]defmain_loop(N_u, N_f, num_la...
过程的进给路线基本上都是沿零件轮廓顺序进行的。 进给路线泛指刀具从对刀点开始运动起,直到返回该点并结 束加工程序所经过的路径,包括加工的路径及刀具切入切出 等非切削空行程。 在保证加工质量的前提下,使加工程序具有最短的进给路线, 不仅可以节省整个加工过程的执行时间,还能减少一些不必 ...