拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS) 是一种用于生成随机样本的方法,特别适用于参数估计和优化问题。下面是一个使用Python实现拉丁超立方抽样的示例代码。 示例代码 python import numpy as np def lhs(n, d): """ 生成n个d维的拉丁超立方抽样样本。 参数: n : int 样本数量 d : int 维度 返回...
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...
步骤2:定义LHS函数 我们将创建一个函数latin_hypercube_sampling来生成拉丁超立方样本。 deflatin_hypercube_sampling(n_samples,n_dimensions,bounds):# Step 1: 生成分层intervals=np.linspace(bounds[:,0],bounds[:,1],n_samples+1)# Step 2: 随机选择每个层中的一个点points=np.empty((n_samples,n_dimens...
Python 实现拉丁超立方采样 拉丁超立方采样(Latin Hypercube Sampling, LHS)是一种有效的随机采样方法,特别适用于高维度问题。与常规随机采样不同,LHS可以确保在每个维度上样本的均匀分布,从而降低了样本在整个参数空间中聚集的可能性。这种采样方法广泛应用于不确定性分析、计算模型和优化问题中。 拉丁超立方采样的原理 ...
# Latin hypercube sampling function def _LHSample(self): ''' :param D:Dimension :param N:the number of strata :return:Sample ''' result = np.empty([self.N, self.D]) temp = np.empty([self.N]) d = 1.0 / self.N for i in range(self.D): #column for j in range(self.N): ...
l = lhsmdu.sample(2,10) # Latin Hypercube Sampling of two variables, and 10 samples each. k = lhsmdu.createRandomStandardUniformMatrix(2,10) # Monte Carlo Sampling fig = plt.figure() ax = fig.gca() ax.set_xticks(numpy.arange(0,1,0.1)) ...
拉丁超立方技术Latin Hypercube Simulation 拉丁超立方技术是一种基于蒙特卡洛的方差减少技术。它是一种特殊的分层采样方法,但比分层采样的算法要快的多。比如,对于一个二维的问题,我们把x向和y向都均分为10层(strata),这样我们就得到了一个10X10的网格。每一个小格子都是等概率的。采用一般的分层采样法,我们则需...
可以使用Python中的SALib库中的Latin Hypercube Sampling方法进行实现。 4. Halton采样:基于Halton序列的低差异采样方法,适用于高维采样问题。可以使用Python中的SALib库中的Halton Sampling方法进行实现。 这些采样方法可以帮助分析模型对输入参数的敏感性,评估模型在不同输入组合下的性能,并支持优化和决策制定过程。请注意...
采用Latin hypercube sampling (LHS) 抽样的python算法 上传者:weixin_42662605时间:2022-07-15 风电功率预测中的置信区间与误差分析:基于Python的实践应用 内容概要:本文详细探讨了风电功率预测中的置信区间和误差分析,旨在提高风电场运营管理和预测模型的准确性。文章首先介绍了如何通过Python代码绘制预测功率与实际功率的...
拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling, LHS)是一种有效的随机抽样方法,广泛应用于不确定性分析和模型输入的敏感性分析。它确保在高维空间中,每个维度都被均匀采样,使得可以在较少的样本中更好地逼近真实分布。本文将介绍如何使用Python进行拉丁超立方抽样,并提供代码示例。