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,因为它能够减少样本之间的相关性,提高样本的代表性。 2. 拉丁超立方抽...
拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling,LHS)是一种在多维度空间内进行随机抽样的方法,常用于减少实验次数并提高实验效率。在MATLAB中,有专门用于实现拉丁超立方抽样的两个函数:lhsdesign和lhsnorm。 例如,假设我们现在想对10000个人进行抽样,只关心人的身高和体重这两个维度,可以使用以下代码进行拉丁超立方抽样: ```...
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的随机样本,可以用于模拟负荷不确定性。本文通过对LHS方法的应用,研究模拟负荷不确定性的场景生成和缩减问题。 首先,我们利用LHS方法生成具有一定分布特征的负...
•基于抽样的场景生成方法:通过对概率分布进行统计学抽样并将输出样本作为生成的场景来得到离散场景,包括蒙特卡罗(Monte Carlo, MC)方法、拉丁超立方体采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)方法和马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo, MCMC)等等。具体抽样方法根据初始数据相关性、需求不同而采用不同方法。 ...
拉丁超立方抽样(英语:Latin hypercube sampling,缩写LHS)是一种从多元参数分布中近似随机抽样的方法,属于分层抽样技术,常用于计算机实验或蒙特卡洛积分等。 麦凯(McKay)等人于1979年提出了拉丁超立方抽样。不过此前Eglājs于1977年独立提出过相同的抽样技术。1981年,伊曼(Ronald L. Iman)等进一步发展了该方法。
拉丁超立方抽样 %code of Latin Hypercube Sampling% %call S=lhs(m,dist,mu,sigma,lowb,upb) % %Input argument %m: a scalar,the number of sample points %dist: A row with distribution type flags of basic random variables;the %value of the flag can be 1 (for uniform distribution, 2(for ...
我看了看分布并不理想。建议楼主直接调用MATLAB里的lhsdesign函数进行抽样。以下是我举得一个例子：用lhsdesign(20,2)来生成20行2列的的矩阵，2列分别20个0～1之间的均匀样本点，你试试下面代码：A=lhsdesign(20,2);x1=A(:,1)*100;x2=A(:,2)*110+20;scatter(x1,x2,50,'filled')...
% latin_hs : latin hypercube sampling (LHS) of multivariate normal% distribution% lhsu : LHS of multivariate uniform distribution% lhs_empir : LHS of multivariate empirical distribution%% Multivariate distribution with correlation% lhs_iman : LHS multivariate normal distribution method of Iman &% ...
lhsdesign - Latin hypercube sampling design. lhsnorm - Latin hypercube multivariate normal sample. rowexch - D-optimal design (row exchange algorithm). Statistical Process Control (SPC). 42、 capability - Capability indices. capaplot - Capability plot. controlchart - Shewhart control chart. control...
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。