拉丁超立方抽样 1.拉丁超立方抽样 拉丁超立方抽样技术最早于1979年由McKay等提出，该方法具有以下优点： 具有均匀分层的特性可以在较少抽样的情况下，得到尾部的样本值 以上两点使得拉丁超立方抽样比起普通的抽样方法更加的高效。 2拉丁超…

风电光伏的场景生成与消减-matlab代码 可利用蒙特卡洛模拟或者拉丁超立方生成光伏和风电出力场景，并采用快速前推法或同步回代消除法进行削减，可以对生成场景数和削减数据进行修改，下图展示的为1000个场景削减至10个典型场景，并获…

import numpy as np #区间下限函数 def partition_lower (lower_limit,upper_limit,number_of_sample): section_variable np.array([lower_limit, upper_limit]).reshape(-1,1) #变量区间上下限列向量 coefficient_f np.zeros((number_of_sample,2)) for i in …

SciPy 的概率分布和分布拟合 简述：概率分布对随机过程进行建模并将其拟合到观测数据。SciPy 的概率分布、它们的属性和方法。通过拟合 Weibull 极值分布来模拟组件寿命的示例。一个自动化的拟合程序，从大约 60 个候选分布中选择最好的。SciPy 中提供了 …

【采样算法】拉丁超立方采样 简介过程一维拉丁超立方采样多维拉丁超立方采样 python编程结论参考 简介 LHS（Latin Hypercube Sampling）是一种分层采样方法，相较于蒙特卡洛采样，减少了迭代次数。其背后的概念并不复杂，…

由拉丁超立方原理可知，在使用拉丁超立方采样采集的样本点的取值范围都在[0,1]区间内，而在实际问题中，设计变量的取值范围并不一定会在[0-1]区间内，为了保持在[0,1]区间内拉丁超立方采集的样本点的空间分布不变，如何将样…

了解拉丁超立方原理建议去youtube搜视频，最多就5min，讲得很通俗易懂，看了很多文章长篇大论duck不必，搞懂后原来只是一个简单抽样规则而已。 自己写代码 def _domain_lhs_sample(n_domain):# 域内取点resultnp.empty([n_domain,2]…

拉丁超立方抽样-对数正态分布 0、拉丁超立方抽样的理论基础0.1、概况0.2、基本原理0.3、基本步骤 1、导入库和基本准备2、生成（具有对数正态分布的随机变量）参数的随机数3、将生成的随机数输出到Excel中4、将生成的随机数输出到图像中5、代码肯定可以实现…