概率2.6
matlab学习笔记9 随机变量与概率分布
##概率分布函数 下图的函数作用是求某点处的B(n,p)的概率，横坐标为实验所得值，即x，从中可见e(x)=12 unidpdf(k,N)为均匀分布函数的概率密度在随机范围为1到N的正整数中取k的概率,若需要离散的情况可改用unifpdf y=unidpdf(1:1:10,20)%unidpdf(k ......
2.6求车速
1.题目描述：一辆以固定车速行驶的汽车，司机在上午十点看到里程表上的读数是一个对称数（即这个数从左向右读跟从右向左读是完全一样的；），为95859。两个小时后里程表上出现了一个新的对称数该对称数依旧为五位数，求该里程数为多少，并求这个汽车的行驶速度； 2.问题分析：由于变动后的数依旧为五位数且原本数 ......
Stata中的治疗效果：RA：回归调整、 IPW：逆概率加权、 IPWRA、 AIPW|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=10148 最近我们被客户要求撰写关于Stata中的治疗效果的研究报告，包括一些图形和统计输出。 治疗效果估算器根据观察数据估算治疗对结果的因果关系。 我们将讨论四种治疗效果估计量： RA：回归调整 IPW：逆概率加权 IPWRA：具有回归调整的逆概 ......
基于遗传算法的电动汽车规划 建立电动汽车概率出行模型 该模型考虑路网
基于遗传算法的电动汽车规划 建立电动汽车概率出行模型 该模型考虑路网 考虑到了排队时间 出行时间等 然后以投资成本和时间成本最优为目标 优化电动汽车的建设位置 采用遗传方式求解 ID:1550673508239240 ......
基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测 通过建立电动汽车的出行时间 行驶里程 充电时间的概率模型 采用蒙特卡洛进行抽样
基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测 通过建立电动汽车的出行时间 行驶里程 充电时间的概率模型 采用蒙特卡洛进行抽样 再对电动汽车充电负荷进行累加 通过蒙特卡洛仿真之后 得到电动汽车的负荷预测结果 YID:1250673508175416 ......
基于蒙特卡洛法的概率潮流 以IEEE33节点的电网为研究对象 建立了光伏和风电的概率出力模型 采用蒙特卡洛法进行随机抽样
基于蒙特卡洛法的概率潮流 以IEEE33节点的电网为研究对象 建立了光伏和风电的概率出力模型 采用蒙特卡洛法进行随机抽样 之后基于抽样序列进行概率潮流计算 最后得到电网的电压概率出力曲线 程序有基于matpower和非matpower（效果好一点）ID:39400652301592315 ......
MATLAB：基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法
风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 MATLAB：基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法 参考文档：《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分 仿真平台：MATLAB平台 代码具有一定的深度和创新性，注释清晰 主要内容：风电、光伏以及电价场景不确定性模拟 ......
Matlab 采用正态分布和韦布尔分布描述风电，光伏和负荷概率分布，采用拉丁超立方采样抽样生成大量场景
[1]关键词：场景生成；场景削减；概率分布；随机优化 [2]参考文献：《一种在微网动态经济调度中考虑风电随机性的方法》 [3]主要内容：Matlab 采用正态分布和韦布尔分布描述风电，光伏和负荷概率分布，采用拉丁超立方采样抽样生成大量场景。 采用快速前代法实现场景削减。ID:316667364629 ......
半期复习——第二章：进程管理（2.6）
2.6 进程通信 一、进程通信的类型（3） 1.共享存储器系统 ①基于共享存储区的通信方式：为了传输大量数据，在存储器中划出了一块共享存储区，诸进程可通过对共享存储区中数据的读或写来实现通信。这种通信方式属于高级通信。 ②基于共享数据结构的通信方式：在这种通信方式中，要求诸进程公用某些数据结构，借以 ......
TJOI 2015 概率论 题解
TJOI 2015 概率论 题解 题意 求 $n$ 个点随机生成的有根二叉树（所有互不同构的二叉树出现情况等概率）的叶子节点数的期望值。 题解 70 答案显然是 $\dfrac{g(n)}{f(n)}$ ，$g(n)$ 是 $n$ 个点为所有二叉树的叶子总数， $f(n)$ 是 $n$ 个点能生成的 ......
基于蒙特卡洛概率潮流计算 在IEEE33节点系统中，由于风光出力的不确定性，利用蒙特卡洛生成风速和光照强度得到出力
基于蒙特卡洛概率潮流计算 在IEEE33节点系统中，由于风光出力的不确定性，利用蒙特卡洛生成风速和光照强度得到出力，可得到每个节点的电压和支路功率变化，网损和光照强度。YID:7950644519779522 ......
概率论与数理统计（专属笔记）
X服从参数n、p的二项分布记作 ： X~b(n,p); 泊松定理 ： n*p=$\lambda$ $$ \lim_{n \to +\infty} {k \choose n}P_0^\infty {k \choose n}(1-p_n)^(n-k) $$ 松柏分布 ：$X$~$P$$(\lambda> ......
风力发电概率潮流计算 蒙特卡洛方法计算概率潮流，满足威布尔分布，双馈风电机模型
风力发电概率潮流计算 蒙特卡洛方法计算概率潮流，满足威布尔分布，双馈风电机模型，有对应的文献资料。ID:9748641654042269 ......
基于自适应在线学习的概率负荷预测python联合matlab源代码
基于自适应在线学习的概率负荷预测python联合matlab源代码 负荷预测对于多种能源管理任务是至关重要的，例如调度发电能力，规划供应和需求，最小化能源交易成本。 近年来，由于可再生能源、电动汽车和微电网的整合，这种相关性甚至增加了。 传统的负荷预测技术通过利用过去负荷需求的消费模式来获得单值负荷 ......
基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法
基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法 关键词：风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 参考文档：《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分 仿真平台：MATLAB平台 主要内容：代码主要做的是风电、光伏以及电价场景不确定性模拟，首先由一组确定性的方案，生成 ......
Stata中的治疗效果：RA：回归调整、 IPW：逆概率加权、 IPWRA、 AIPW|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=10148 最近我们被客户要求撰写关于Stata中的治疗效果的研究报告，包括一些图形和统计输出。 今天的主题是Stata中的治疗效果 。 治疗效果估算器根据观察数据估算治疗对结果的因果关系。 我们将讨论四种治疗效果估计量： RA：回归调整 IPW：逆 ......
基于蒙特卡洛概率潮流计算 在IEEE33节点系统中，由于风光出力的不确定性
基于蒙特卡洛概率潮流计算 在IEEE33节点系统中，由于风光出力的不确定性，利用蒙特卡洛生成风速和光照强度得到出力，可得到每个节点的电压和支路功率变化，网损和光照强度。YID:7950644519779522 ......
人工智能概率算法-模拟神经元结构预测价格
最近研究人工智能概率算法，想通过统计学的方式预测未来 比较好的例子就是股票，历史数据很丰富 输入端：4个参数（开盘价、最高价、最低价、收盘价） 输出端：4个参数 第二天（开盘价、最高价、最低价、收盘价） 把价格从-10到+10，每次迭代0.1，分类成200个特征 刚开始神经元的输入端不敏感，细胞核不 ......
2.6 资源管理
2.6 资源管理 Flutter APP 安装包中会包含代码和 assets（资源）两部分。Assets 是会打包到程序安装包中的，可在运行时访问。常见类型的 assets 包括静态数据（例如JSON文件）、配置文件、图标和图片等。 #2.6.1 指定 assets 和包管理一样，Flutter 也 ......
马氏链的长程性质和极限概率
马氏链的长程性质主要关心马氏链在一段长时间的转移后，在每个状态上停留过的时间的比例，这个比例被称为长程比例，也就是常说的平稳概率，而马氏链的极限概率指的是转移矩阵在长时间演变后的一个极限。 马氏链的长程性质 马氏链长程性质关心的是在长时间后，马氏链在每个状态上停留过的时间比例。这个时间比例可以理解为 ......
计算两个概率分布之间的距离(Hellinger距离)
Hellinger距离 介绍 Hellinger距离是一种用于度量概率分布之间相似度的指标。 在统计学和信息论领域中，它被广泛应用于分类、聚类、图像识别、文本分类等方面。 Hellinger距离又称为Bhattacharyya距离的平方根，它是两个概率分布之间的欧几里德距离的一半，其取值范围在0到1 ......
【动手学深度学习】2.4 ~ 2.7 节学习（微积分、自动求导、概率、查阅文档）
2.4 微积分 2.4.3 梯度 梯度是一个多元函数所有变量偏导数的连接。具体而言：设函数 $f:\mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$ 的输入是一个 $n$ 维向量 $\boldsymbol{x} = [x_1, x_2, \cdots, x_n]^T$，输出是一 ......
通过概率整形技术对64QAM进行星座图整形,并输出GMI指标
1.算法描述 对于现有开销为20%左右的FEC，Pre FEC 的BER门限大概是2.4e-2。根据BER和 SNR之间的理论关系，我们可以得到不同阶数QAM调制格式时，达到纠前无误码的Required SNR。假设对于QPSK和 8QAM，16QAM分别为a, b, c,其中a<b<c。那现在对于 ......
请让自己maven的respository具有可写入权限 Failed to write tracking file F:\working\respository\org\apache\maven\plugins\maven-resources-plugin\2.6_remote.repositories
我在用idea，由于idea自带了一个maven，这个maven在c盘，我打算使用我自己在F盘的下载的maven，所以我在idea的maven的时候，在配置好respository，在进行mvn complie，发现报错 原因是我的maven的安装目录在系统的环境变量里面，这类文件夹默认不可修改，所 ......
php抽奖程序，奖品可设置数量，中奖概率可调节
<?php $prizes[] = ['probability' => 0.1, 'total' => 1, 'name' => '一等奖'];$prizes[] = ['probability' => 1, 'total' => 1, 'name' => '二等奖']; $prizes[] = [ ......
概率及期望
概率： 对于一事件 A 它可以由很多个事件转移过来，转移之前的事件设成事件 $B_i$ （这里我们保证所有的事件 $B_i$ 构成完备事件组，即它们两两互不相容，其和为全集），对于每一个 $i$ 都对应着一个转移到 $A$ 的概率。我们可以对这个概率进行分析，首先事件 $B_i$ 发生，其次事件 $ ......
基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测 通过建立电动汽车的出行时间 行驶里程 充电时间的概率模型 采用蒙特卡洛进行抽样
基于蒙特卡洛法的电动汽车负荷预测 通过建立电动汽车的出行时间 行驶里程 充电时间的概率模型 采用蒙特卡洛进行抽样 再对电动汽车充电负荷进行累加 通过蒙特卡洛仿真之后 得到电动汽车的负荷预测结果 YID:1250673508175416 ......
基于蒙特卡洛概率潮流计算 在IEEE33节点系统中，由于风光出力的不确定性
基于蒙特卡洛概率潮流计算 在IEEE33节点系统中，由于风光出力的不确定性，利用蒙特卡洛生成风速和光照强度得到出力，可得到每个节点的电压和支路功率变化，网损和光照强度。YID:7950644519779522 ......
P8774 [蓝桥杯 2022 省 A] 爬树的甲壳虫（概率DP）
[蓝桥杯 2022 省 A] 爬树的甲壳虫 题目描述 有一只甲壳虫想要爬上一颗高度为 $n$ 的树，它一开始位于树根, 高度为 $0$，当它尝试从高度 $i-1$ 爬到高度为 $i$ 的位置时有 $P_{i}$ 的概率会掉回树根, 求它从树根爬到树顶时, 经过的时间的期望值是多少。 输入格式 输入第 ......