风电拉丁超立方抽样 matlab代码
时间: 2023-09-06 12:04:10 浏览: 105
风电拉丁超立方抽样是一种在风电相关研究中常用的实验设计方法。下面是一段使用Matlab实现的代码示例:
```matlab
% 设定变量
n = 100; % 样本数量
k = 3; % 变量数量
% 初始化采样矩阵
sample_matrix = zeros(n, k);
% 生成拉丁超立方抽样
for i = 1:k
for j = 1:n
sample_matrix(j, i) = (i-1)/k + (2*(j-1)+1)/(2*n*k);
end
end
% 打印采样矩阵
disp('采样矩阵:');
disp(sample_matrix);
```
上述代码中,我们假设需要生成100个样本,并且有3个变量需要采样。首先,我们初始化一个100行3列的矩阵作为采样矩阵。然后,使用两个循环依次计算每个采样点的取值。在拉丁超立方抽样中,每个变量的取值按照(i-1)/k + (2*(j-1)+1)/(2*n*k)的公式生成,其中i表示变量编号,j表示样本编号。最后,打印出采样矩阵。
这段代码的输出结果将是一个100行3列的矩阵,每一行代表一个采样点,每一列代表一个变量,矩阵中的数值介于0和1之间。
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拉丁超立方抽样matlab代码csdn
拉丁超立方抽样(Latin Hypercube Sampling,简称LHS)是一种多维采样方法,能够在多维空间中均匀地分布样本点。下面是一个简单的使用MATLAB编写的拉丁超立方抽样代码:
```matlab
% 拉丁超立方抽样
function [lhs] = latin_hypercube_sampling(n, dim)
lhs = zeros(n, dim);
% 对每一维进行抽样
for i = 1:dim
interval = 1/n;
samples = uniform_random_samples(n);
% 生成拉丁超立方抽样
for j = 1:n
lhs(j, i) = (samples(j) + (j - 1)) * interval;
end
% 随机打乱每一列样本点的顺序
lhs(:, i) = lhs(randperm(n), i);
end
end
% 生成均匀随机数样本
function [samples] = uniform_random_samples(n)
samples = rand(n, 1);
end
```
在这段代码中,我们首先定义了一个函数`latin_hypercube_sampling`来进行拉丁超立方抽样。输入参数`n`表示样本点的个数,`dim`表示样本点的维度。函数内部通过调用`uniform_random_samples`函数生成每一维的均匀随机数样本,并根据抽样规则生成拉丁超立方抽样。最后,使用`randperm`函数对每一列样本点的顺序进行随机打乱,以避免产生相关性。
使用该代码,你可以调用`latin_hypercube_sampling`函数来进行拉丁超立方抽样,并传入相应的参数。返回的结果是一个大小为n×dim的矩阵,其中每行表示一个样本点。
拉丁超立方抽样MATLAB代码
以下是一个简单的拉丁超立方抽样的MATLAB代码示例:
```matlab
function [lhs] = latin_hypercube(n, p)
% LHS生成拉丁超立方抽样矩阵
% n是样本数量,p是变量数量
% lhs是一个n-by-p矩阵,每一列包含0到1之间的n个值
% 生成[0,1]之间的初始抽样
lhs0 = rand(n,p);
% 将每一列分成n等分,得到n个随机值
% 然后将每个随机值分配到每个等分
% 得到每一列的拉丁超立方抽样矩阵
lhs = zeros(n,p);
for j = 1:p
idx = randperm(n);
edges = [0:1/n:1];
edges = edges(idx);
for i = 1:n
lhs(i,j) = lhs0(i,j) + (edges(i+1)-edges(i))/n*rand;
end
end
```
使用方法:
```matlab
n = 100; % 样本数量
p = 3; % 变量数量
lhs = latin_hypercube(n, p); % 生成拉丁超立方抽样矩阵
```
该代码生成一个n-by-p的矩阵,每一列包含0到1之间的n个值,且每个值在该列的拉丁超立方抽样矩阵中出现恰好一次。