--max_disp=192 \

时间: 2023-11-28 13:05:06 浏览: 34
这是一个命令行参数,通常用于控制图像深度匹配算法中的最大视差(disparity)值。视差是指左右两个视角下对应像素之间的距离差异,是立体视觉中的重要概念。在图像深度匹配算法中,我们通常会计算出一组视差图,其中每个像素点都对应一个视差值,这个参数就是用来控制这个视差值的范围,一般情况下,视差值越大,表示物体距离相机越远。
相关问题

修改上述代码,使不同的t_list对应输出一个动态回收期P_t delta_s=[0.1:0.02:0.37]; %向共享储能电站售电的价格[0.2 0.21 0.22 0.23 0.24 0.25 0.26 0.27 0.28 0.29 0.3 0.31 0.32 0.33 0.34 0.35 0.36 0.37] t_list = zeros(size(delta_s)); % 对应的t值 for i=1:length(delta_s);%1:length(delta_s) delta_1 = delta_s(i); B1=(sum(delta_1.*P_ess_s(1,:))+sum(delta_1.*P_ess_s(2,:)))*365;%年卖弃光收益 B2(i)=B1; C0=(sum(gamma.*P_load(1,:))+sum(gamma.P_load(2,:)))365; %年用户群不使用储能的情况下从电网购电费用(不是很懂) C1=(sum(gamma.P_grid(1,:))+sum(gamma.P_grid(2,:)))365; %年用户群从电网购电费用 C2=(sum(delta.P_ess_b(1,:))+sum(delta.P_ess_b(2,:)))365; %年用户群从储能电站购电 Copr=72sum(P_max);%年运维成本 Cinv = @(t) (t==1)(1000sum(P_max)+1100sum(E_max)); % 在t=1时为f(t),否则为0 max_t = -1; max_v = -Inf; for t = 1:20 V_t = sum(((1+g).^(1:t)./(1+i0).^(1:t)).(B1+C0-Cinv(1:t)-C1-C2-Copr));%净现值 V_t = sum(((1+g).^(1:t)./(1+i0).^(1:t))(B1+C0-Cinv(1:t)-C1-C2-Copr)); if V_t >0 if max_t == -1 % 第一次发现 V_t 大于0 max_t = t; % 记录最初的年份 max_v = V_t; end end end t_list(i) = max_t; P_t =max_t-1+abs((sum(1+g).^(1:max_t-1)./(1+i0).^(1:max_t-1)).(B1(max_t-1)+C0(max_t-1)-Cinv(1)-C1(max_t-1)-C2(max_t-1)-Copr(max_t-1)))/(((1+g).^max_t./(1+i0).^max_t).(B1(max_t)+C0(max_t)-Cinv(1)-C1(max_t)-C2(max_t)-Copr(max_t)));%动态回收期 end disp(['delta_s = ', num2str(delta_s)]); disp(['净现值大于0的最初年份为: ', num2str(t_list),' 年']); disp(['动态回收期为: ', num2str(P_t),' 年']);

以下是修改后的代码: delta_s=[0.1:0.02:0.37]; %向共享储能电站售电的价格[0.2 0.21 0.22 0.23 0.24 0.25 0.26 0.27 0.28 0.29 0.3 0.31 0.32 0.33 0.34 0.35 0.36 0.37] t_list = zeros(size(delta_s)); % 对应的t值 for i=1:length(delta_s) delta_1 = delta_s(i); B1=(sum(delta_1.*P_ess_s(1,:))+sum(delta_1.*P_ess_s(2,:)))*365;%年卖弃光收益 B2(i)=B1; C0=(sum(gamma.*P_load(1,:))+sum(gamma.P_load(2,:)))365; %年用户群不使用储能的情况下从电网购电费用 C1=(sum(gamma.P_grid(1,:))+sum(gamma.P_grid(2,:)))365; %年用户群从电网购电费用 C2=(sum(delta.P_ess_b(1,:))+sum(delta.P_ess_b(2,:)))365; %年用户群从储能电站购电 Copr=72*sum(P_max);%年运维成本 Cinv = @(t) (t==1)*(1000*sum(P_max)+1100*sum(E_max)); % 在t=1时为f(t),否则为0 max_t = -1; max_v = -Inf; for t = 1:20 V_t = sum(((1+g).^(1:t)./(1+i0).^(1:t)).*(B1+C0-Cinv(1:t)-C1-C2-Copr));%净现值 if V_t >0 if max_t == -1 % 第一次发现 V_t 大于0 max_t = t; % 记录最初的年份 max_v = V_t; end end end t_list(i) = max_t; P_t(i) = max_t-1+abs((sum((1+g).^(1:max_t-1)./(1+i0).^(1:max_t-1)).*(B1(max_t-1)+C0(max_t-1)-Cinv(1)-C1(max_t-1)-C2(max_t-1)-Copr(max_t-1)))/((1+g).^max_t./(1+i0).^max_t).*(B1(max_t)+C0(max_t)-Cinv(1)-C1(max_t)-C2(max_t)-Copr(max_t)));%动态回收期 end disp(['delta_s = ', num2str(delta_s)]); disp(['净现值大于0的最初年份为: ', num2str(t_list),' 年']); disp(['动态回收期为: ', num2str(P_t),' 年']);

修改这段代码,使不同delta_s的值输出一个对应的t,C0,C1 B1=(sum(delta_s.*P_ess_s(1,:))+sum(delta_s.*P_ess_s(1,:)))*365;%年卖弃光收益 C0=(sum(gamma.*P_load(1,:))+sum(gamma.*P_load(2,:)))*365; %年用户群不使用储能的情况下从电网购电费用(不是很懂) C1=(sum(gamma.*P_grid(1,:))+sum(gamma.*P_grid(2,:)))*365; %年用户群从电网购电费用 C2=(sum(delta.*P_ess_b(1,:))+sum(delta.*P_ess_b(2,:)))*365; %年用户群从储能电站购电 Copr=72*sum(P_max);%年运维成本 Cinv = @(t) (t==1)*(1000*sum(P_max)+1100*sum(E_max)); % 在t=1时为f(t),否则为0 max_t = -1; max_v = -Inf; for t = 1:20 V_t = sum((1+g).^(1:t)./(1+i0).^(1:t).*(B1+C0-Cinv(1:t)-C1-C2-Copr)); %求解净现值 if V_t >0 if max_t == -1 % 第一次发现 V_t 大于0 max_t = t; % 记录最初的年份 max_v = V_t; end end end if max_t == -1 % 净现值始终小于0 disp('净现值始终小于0'); else % 净现值大于0 disp(['净现值大于0的最初年份为: ', num2str(max_t),' 年']); end

可以将代码修改如下: delta_s = [0.1, 0.2, 0.3]; % 不同的delta_s值 t_list = zeros(size(delta_s)); % 对应的t值 for i = 1:length(delta_s) delta = delta_s(i); B1 = (sum(delta*P_ess_s(1,:))+sum(delta*P_ess_s(1,:)))*365; C0 = (sum(gamma.*P_load(1,:))+sum(gamma.*P_load(2,:)))*365; C1 = (sum(gamma.*P_grid(1,:))+sum(gamma.*P_grid(2,:)))*365; C2 = (sum(delta*P_ess_b(1,:))+sum(delta*P_ess_b(2,:)))*365; Copr = 72*sum(P_max); Cinv = @(t) (t==1)*(1000*sum(P_max)+1100*sum(E_max)); max_t = -1; max_v = -Inf; for t = 1:20 V_t = sum((1+g).^(1:t)./(1+i0).^(1:t).*(B1+C0-Cinv(1:t)-C1-C2-Copr)); if V_t > 0 if max_t == -1 max_t = t; max_v = V_t; end end end t_list(i) = max_t; end disp(['delta_s = ', num2str(delta_s)]); disp(['对应的t值为: ', num2str(t_list)]); 这样就能输出不同delta_s值对应的t了。

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解释一下这段代码delta_s=[0.1:0.02:0.37]; %向共享储能电站售电的价格[0.2 0.21 0.22 0.23 0.24 0.25 0.26 0.27 0.28 0.29 0.3 0.31 0.32 0.33 0.34 0.35 0.36 0.37] t_list = zeros(size(delta_s)); % 对应的t值 for i=1:length(delta_s);%1:length(delta_s) delta_1 = delta_s(i); B1=(sum(delta_1.*P_ess_s(1,:))+sum(delta_1.*P_ess_s(2,:)))*365;%年卖弃光收益 B2(i)=B1; C0=(sum(gamma.*P_load(1,:))+sum(gamma.*P_load(2,:)))*365; %年用户群不使用储能的情况下从电网购电费用(不是很懂) C1=(sum(gamma.*P_grid(1,:))+sum(gamma.*P_grid(2,:)))*365; %年用户群从电网购电费用 C2=(sum(delta.*P_ess_b(1,:))+sum(delta.*P_ess_b(2,:)))*365; %年用户群从储能电站购电 Copr=72*sum(P_max);%年运维成本 Cinv = @(t) (t==1)*(1000*sum(P_max)+1100*sum(E_max)); % 在t=1时为f(t),否则为0 max_t = -1; max_v = -Inf; for t = 1:20 V_t = sum(((1+g).^(1:t)./(1+i0).^(1:t)).*(B1+C0-Cinv(1:t)-C1-C2-Copr));%净现值 V_t = sum(((1+g).^(1:t)./(1+i0).^(1:t))*(B1+C0-Cinv(1:t)-C1-C2-Copr)); if V_t >0 if max_t == -1 % 第一次发现 V_t 大于0 max_t = t; % 记录最初的年份 max_v = V_t; end end end t_list(i) = max_t; P_t =max_t-1+abs((sum(1+g).^(1:max_t-1)./(1+i0).^(1:max_t-1)).*(B1(max_t-1)+C0(max_t-1)-Cinv(1)-C1(max_t-1)-C2(max_t-1)-Copr(max_t-1)))/(((1+g).^max_t./(1+i0).^max_t).*(B1(max_t)+C0(max_t)-Cinv(1)-C1(max_t)-C2(max_t)-Copr(max_t)));%动态回收期 end disp(['delta_s = ', num2str(delta_s)]); disp(['净现值大于0的最初年份为: ', num2str(t_list),' 年']); disp(['动态回收期为: ', num2str(P_t),' 年']);

修改这段代码,是每一个delta_s的值输出一个对应的t,在把输出的t带入P_t得到对应的动态回收期 delta_s=[0.1:0.02:0.37]; %向共享储能电站售电的价格[0.2 0.21 0.22 0.23 0.24 0.25 0.26 0.27 0.28 0.29 0.3 0.31 0.32 0.33 0.34 0.35 0.36 0.37] t_list = zeros(size(delta_s)); % 对应的t值 for i=1:length(delta_s);%1:length(delta_s) delta_1 = delta_s(i); B1=(sum(delta_1.*P_ess_s(1,:))+sum(delta_1.*P_ess_s(2,:)))*365;%年卖弃光收益 B2(i)=B1; C0=(sum(gamma.*P_load(1,:))+sum(gamma.*P_load(2,:)))*365; %年用户群不使用储能的情况下从电网购电费用(不是很懂) C1=(sum(gamma.*P_grid(1,:))+sum(gamma.*P_grid(2,:)))*365; %年用户群从电网购电费用 C2=(sum(delta.*P_ess_b(1,:))+sum(delta.*P_ess_b(2,:)))*365; %年用户群从储能电站购电 Copr=72*sum(P_max);%年运维成本 Cinv = @(t) (t==1)*(1000*sum(P_max)+1100*sum(E_max)); % 在t=1时为f(t),否则为0 max_t = -1; max_v = -Inf; for t = 1:20 V_t = sum(((1+g).^(1:t)./(1+i0).^(1:t)).*(B1+C0-Cinv(1:t)-C1-C2-Copr));%净现值 V_t = sum(((1+g).^(1:t)./(1+i0).^(1:t))*(B1+C0-Cinv(1:t)-C1-C2-Copr)); if V_t >0 if max_t == -1 % 第一次发现 V_t 大于0 max_t = t; % 记录最初的年份 max_v = V_t; end end end t_list(i) = max_t; for t=1:max_t P_t =t-1+((sum(1+g).^(1:t)./(1+i0).^(1:t)).*(B1+C0-Cinv(1:t)-C1-C2-Copr))/(((1+g).^max_t./(1+i0).^max_t).*(B1+C0-Cinv(1:t)-C1-C2-Copr));%动态回收期 end end disp(['delta_s = ', num2str(delta_s)]); disp(['净现值大于0的最初年份为: ', num2str(t_list),' 年']); disp(['动态回收期为: ', num2str(P_t),' 年']);

[max_resp_row, max_row] = max(response, [], 1); [init_max_response, max_col] = max(max_resp_row, [], 2); max_row_perm = permute(max_row, [2 3 1]); col = max_col(:)'; row = max_row_perm(sub2ind(size(max_row_perm), col, 1:size(response,3))); trans_row = mod(row - 1 + floor((use_sz(1)-1)/2), use_sz(1)) - floor((use_sz(1)-1)/2); trans_col = mod(col - 1 + floor((use_sz(2)-1)/2), use_sz(2)) - floor((use_sz(2)-1)/2); init_pos_y = permute(2pi * trans_row / use_sz(1), [1 3 2]); init_pos_x = permute(2pi * trans_col / use_sz(2), [1 3 2]); max_pos_y = init_pos_y; max_pos_x = init_pos_x; % pre-compute complex exponential exp_iky = exp(bsxfun(@times, 1i * ky, max_pos_y)); exp_ikx = exp(bsxfun(@times, 1i * kx, max_pos_x)); % gradient_step_size = gradient_step_size / prod(use_sz); ky2 = ky.ky; kx2 = kx.kx; iter = 1; while iter <= iterations % Compute gradient ky_exp_ky = bsxfun(@times, ky, exp_iky); kx_exp_kx = bsxfun(@times, kx, exp_ikx); y_resp = mtimesx(exp_iky, responsef, 'speed'); resp_x = mtimesx(responsef, exp_ikx, 'speed'); grad_y = -imag(mtimesx(ky_exp_ky, resp_x, 'speed')); grad_x = -imag(mtimesx(y_resp, kx_exp_kx, 'speed')); ival = 1i * mtimesx(exp_iky, resp_x, 'speed'); H_yy = real(-mtimesx(bsxfun(@times, ky2, exp_iky), resp_x, 'speed') + ival); H_xx = real(-mtimesx(y_resp, bsxfun(@times, kx2, exp_ikx), 'speed') + ival); H_xy = real(-mtimesx(ky_exp_ky, mtimesx(responsef, kx_exp_kx, 'speed'), 'speed')); det_H = H_yy . H_xx - H_xy . H_xy; % Compute new position using newtons method max_pos_y = max_pos_y - (H_xx .* grad_y - H_xy .* grad_x) ./ det_H; max_pos_x = max_pos_x - (H_yy .* grad_x - H_xy .* grad_y) ./ det_H; % Evaluate maximum exp_iky = exp(bsxfun(@times, 1i * ky, max_pos_y)); exp_ikx = exp(bsxfun(@times, 1i * kx, max_pos_x)); iter = iter + 1; end max_response = 1 / prod(use_sz) * real(mtimesx(mtimesx(exp_iky, responsef, 'speed'), exp_ikx, 'speed')); % check for scales that have not increased in score ind = max_response < init_max_response; max_response(ind) = init_max_response(ind); max_pos_y(ind) = init_pos_y(ind); max_pos_x(ind) = init_pos_x(ind); [max_scale_response, sind] = max(max_response(:)); disp_row = (mod(max_pos_y(1,1,sind) + pi, 2pi) - pi) / (2pi) * use_sz(1); disp_col = (mod(max_pos_x(1,1,sind) + pi, 2pi) - pi) / (2pi) * use_sz(2); end代码详解

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('三个-负向标准化-二分.xlsx') data2 = pd.read_excel # 将数据转换为时间序列 data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE']) # data.set_index('DATE', inplace=True) data = data['F4'] # ADF检验 ADFresult = adfuller(data) print('ADF Statistic: %f' % ADFresult[0]) print('p-value: %f' % ADFresult[1]) if ADFresult[1] > 0.05: # 进行差分 diff_data = data.diff().dropna() # 再次进行ADF检验 AADFresult = adfuller(diff_data) print('ADF Statistic after differencing: %f' % AADFresult[0]) print('p-value after differencing: %f' % AADFresult[1]) data = diff_data # Ljung-Box检验 # result = acorr_ljungbox(data, lags=10) # print('Ljung-Box Statistics: ', result[0]) # print('p-values: ', result[1]) # 使用auto_arima函数选择最佳ARIMA模型 stepwise_model = auto_arima(data, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=False, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=False) model_resid = stepwise_model.resid() print(stepwise_model.summary()) # # 计算ARIMA-GARCH组合模型的参数 # model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=2, o=0, q=1) # AGresult = model.fit(disp='off') # print(AGresult.summary()) model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', o=0) # 使用 auto_arima 函数自动确定 p 和 q 的值 stepwise_fit = auto_arima(model_resid, start_p=0, start_q=0, max_p=5, max_q=5, start_P=0, seasonal=True, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=False) # 根据自动确定的 p 和 q 的值来拟合模型 model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=stepwise_fit.order[1], q=stepwise_fit.order[2], o=0) AGresult = model.fit(disp='off') print(AGresult.summary())后面加上对最终残差进行检验的代码

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