Advertisement

Chebyshev区间包含函数：此代码适用于进行基于吴景来方法的区间不确定性分析。-matlab开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这段MATLAB代码实现了基于吴景来方法的Chebyshev区间包含函数，用于执行高效的区间不确定性分析，特别适合于复杂系统中的参数不确定性研究和评估。 函数 [y_lb,y_ub]=CI_reg(fun_name,a,b,k,K,Expansion) 输入: - fun_name: 被调用的函数名 - a: 区间输入的下界向量 - b: 区间输入的上界向量 - k: CI展开的顺序 - K: 每个区间变量的扫描（验证）点 - Expansion: 切比雪夫多项式的扩展类型，取值为“完整”或“部分” 输出: - y_lb: 响应下限 - y_ub: 响应上限 例子: [y_lb1,y_ub1]=CI_reg(@double_pendulum,[0.99 1.98],[1.01 2.02],4,10,full);

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Chebyshev区间包含函数：此代码适用于进行基于吴景来方法的区间不确定性分析。-matlab开发
    优质
    这段MATLAB代码实现了基于吴景来方法的Chebyshev区间包含函数，用于执行高效的区间不确定性分析，特别适合于复杂系统中的参数不确定性研究和评估。 函数 [y_lb,y_ub]=CI_reg(fun_name,a,b,k,K,Expansion) 输入: - fun_name: 被调用的函数名 - a: 区间输入的下界向量 - b: 区间输入的上界向量 - k: CI展开的顺序 - K: 每个区间变量的扫描（验证）点 - Expansion: 切比雪夫多项式的扩展类型，取值为“完整”或“部分” 输出: - y_lb: 响应下限 - y_ub: 响应上限 例子: [y_lb1,y_ub1]=CI_reg(@double_pendulum,[0.99 1.98],[1.01 2.02],4,10,full);
     
  • 基于PCCI方法的混合不确定性分析代码：利用景提出的算法处理随机与区间变量的MATLAB实现
    优质
    本简介介绍了一种基于PCCI方法开发的MATLAB代码，用于混合不确定性的分析。该代码实现了结合概率和非概率描述来评估系统性能中的随机及区间变量影响的新颖算法。 函数 [int_mean,int_std]=PCCI_regression(fun_name,a,b,k1,K1,Expansion,c,d,k2,K2,Distribution) 输入 fun_name 被调用的函数名 a 区间输入的下界向量 b 区间输入的上界向量 k1 CI展开的顺序 K1 每个区间变量的扫描（验证）点，值越大，结果越准确 切比雪夫多项式的扩展类型-“完整”或“部分” c 随机变量的均值向量 d 随机变量的标准差向量 k2 PC展开的顺序 K2 LHS采样点的级别（暂未使用） 分布目前仅包含“高斯”和“均匀”分布 输出 int_mean 一个结构体，包含响应的区间均值 int_std 包含响应区间标准差的一个结构体 例子 [int_mean,int_std]=PCCI_regression(@fun_test,[-1
     
  • Interval_Tools: 用于区间操作的实用函数 - MATLAB开发
    优质
    Interval_Tools是一款针对MATLAB设计的工具箱，提供了丰富的函数以支持各种区间运算和分析。它简化了处理数值不确定性和进行可靠计算的过程。 区间操作的有用函数包括：构造间隔为 inf/sup 或 mid/rad；执行二元运算如加减乘除；计算间隔宽度、中点、半径以及最小值与最大值；进行向外四舍五入处理；在控制台以 inf / sup 或 mid / rad 格式显示区间。
     
  • Matlab区间计算工具包，适用于区间运算
    优质
    Matlab区间计算工具包专为处理区间运算设计，提供精确可靠的数值分析和算法开发环境，适用于科学、工程等多个领域的复杂问题求解。 在MATLAB环境中，区间计算是一种处理不确定性数据的重要方法，在数学、工程和科学领域有广泛应用。MATLAB的intlab工具箱专为此类计算设计，提供了丰富的函数和工具，使得用户能够在MATLAB中进行精确的区间分析。 区间数学将每个数值视为一个包含所有可能值的区间，而不是一个精确点，这在处理测量误差、计算误差或存在不确定性的模型时特别有用。intlab为这种计算提供了一系列功能： 1. **区间算术**：包括基本运算如加法、减法、乘法和除法应用于区间对象，并返回包含所有可能结果的区间。 2. **函数评估**：可以对连续函数进行区间输入，得到相应的区间输出，对于分析不确定性非常有帮助。 3. **不等式求解**：intlab能够解决包括不确定性的不等式系统问题，这对于优化和系统分析至关重要。 4. **线性代数操作**：涵盖区间矩阵的乘法、逆运算、特征值计算以及解线性方程组等功能，在工程与科学中非常常见。 5. **微积分和数值方法**：intlab支持进行区间微分和积分，帮助评估函数导数及积分中的不确定性。此外，它还提供求解非线性方程的牛顿法等。 6. **控制理论应用**：在控制系统设计与稳定性分析中，区间分析扮演重要角色；intlab提供了相关功能的支持。 7. **图形可视化**：通过绘制区间图和多维数据，帮助用户理解复杂的数据模式。 8. **编程接口**：允许无缝集成到MATLAB环境中的界面工具箱，便于在自己的代码中使用。 借助于intlab的这些特性，工程师与研究人员能够更准确地评估并量化不确定性问题。这有助于建立更为稳健的模型、优化决策过程以及提高系统性能。掌握该工具箱将极大提升处理不确定性的能力，并为实际挑战提供更具鲁棒性解决方案。
     
  • 给定函数和区间，用MATLAB求解区间内的极值
    优质
    本教程详细介绍如何使用MATLAB软件求解给定函数在指定区间内的极大值与极小值问题，适合初学者掌握数值计算方法。 编写一个MATLAB程序来求解已知函数在给定区间内的极值（极大值与极小值）。该程序适用于用户已经确定了目标函数及其定义域的情况。
     
  • 基于DG运行不确定性的复仿射Ybus高斯迭代区间潮流算法考量
    优质
    本文提出了一种考虑DG不确定性影响的复仿射Ybus矩阵高斯迭代区间潮流计算方法，旨在提高电力系统分析的精度和鲁棒性。 采用复仿射描述DG出力及状态变量的不确定性，并建立复仿射迭代形式的Ybus高斯区间潮流方程。提出了一种将同类噪声元合并的方法，以减少在迭代过程中新增加的噪声元素数量，从而兼顾计算效率和精度。同时提出了利用复仿射方法来计算电压幅值与相角区间的具体办法。通过IEEE 33节点系统的算例验证了所提方法的有效性和准确性。
     
  • 基于Copula的风光联合场景生成方法——同时考虑空间相关性以进行风电和光伏不确定性分析
    优质
    本研究提出了一种利用Copula理论来模拟风能与太阳能发电系统间复杂依赖关系的方法，特别关注其空间关联特性，旨在更精确地评估这两种可再生能源的不确定性和风险。通过这种方法，能够为风光联合系统的规划、运行和管理提供有力的数据支持和技术保障，促进整个电力系统的稳定性和经济性。 基于Copula的风光联合场景生成方法能够同时考虑空间相关性来生成风电和光伏的组合场景，用于分析风光出力的不确定性。由于地理位置相近的风电机组与光伏机组之间存在显著的相关性，但现有研究较少关注两者之间的相互影响。因此，本段落采用 Copula 函数作为风电、光伏联合概率分布模型，以生成包含空间相关性的风、光联合出力场景。该方法使用MATLAB编程，并附有详细注释和参考文献。
     
  • 波特图区间：参数不确定系统下的MATLAB绘图
    优质
    本书聚焦于使用MATLAB软件绘制波特图，特别针对参数存在不确定性的情况。书中详细介绍了如何在工程实践中处理这类系统的分析与设计问题。 该脚本绘制了参数不确定或区间系统的波特图的包络。函数 `interval_bode(NumVec, DenVec, clr)` 接受不确定系统的分子（`NumVec`）和分母（`DenVec`），它们分别以两行矩阵的形式给出，其中第一行为下限值，第二行为上限值。参数 `clr` 可用于指定可选的填充颜色。
     
  • 基于景区评论的旅游景区特色分析——运用Jupyter进行某景区网站评论的数据挖掘（包括IT-IDF、共词矩阵等方法）
    优质
    本研究利用Jupyter平台对特定景区的在线评论数据进行深入挖掘与分析，采用TF-IDF及共词矩阵等技术手段，旨在揭示该旅游景区的独特特色和游客偏好。 基于景区评论的旅游景区特色分析通过Jupyter对某景区网站的评论进行建模分析，采用了IT-IDF、共词矩阵等多种数据挖掘方法。首先清洗掉无效的评论数据（噪声），以避免因存在较大的噪声造成研究误差。然后采用LDA主题挖掘技术来识别和提取主要的主题，并根据这些主题特色建立评价体系。此外，还利用余弦相似度度量方法对不同评论之间的关系进行分析。