Grey_pre=zeros(m,Qmber); X2=zeros(N,Qmber);
时间: 2024-04-19 07:24:26 浏览: 22
根据你提供的代码片段,可以看出你正在使用C++语言创建了两个多维数组:`Grey_pre`和`X2`。
1. `Grey_pre`一个大小为`m`行、`Qmber`列的二维数组。它使用了预定义的函数`zeros()`,将所有元素初始化为0。
2. `X2`是一个大小为`N`行、`Qmber`列的二维数组。同样地,它也使用了`zeros()`函数,将所有元素初始化为0。
这些数组的目的和具体用途需要根据上下文进一步确定,但基本上它们是用于存储和处理数据的结构。
相关问题
解释 mean_l = zeros((m,n)) mean_r = zeros((m,n)) s = zeros((m,n)) s_l = zeros((m,n)) s_r = zeros((m,n))
这段代码创建了四个二维数组:mean_l、mean_r、s和s_l,它们的大小都是m行n列。
- mean_l是一个全零数组,用于存储计算过程中的左边均值。
- mean_r是一个全零数组,用于存储计算过程中的右边均值。
- s是一个全零数组,用于存储计算过程中的总和。
- s_l是一个全零数组,用于存储计算过程中左边像素值的平方和。
- s_r是一个全零数组,用于存储计算过程中右边像素值的平方和。
这些数组在某个图像处理算法或计算过程中可能会被用到。通过初始化为全零数组,可以在后续的计算中进行累加或累积操作。
mu_load_q=shuju.bus(index_load,4); sigma_load_q=0.3*mu_load_q; m=500; %%抽样数 p_load=zeros(n_load,m); p_loss=zeros(m,1); v_mc=zeros(30,m);
这段代码与上一段代码类似,根据负荷节点的索引从shuju.bus数据结构中抽取了负荷节点的编号和无功功率数据,存储在mu_load_q中。然后,根据mu_load_q计算了一个期望值为mu_load_q,标准差为期望值的30%的正态分布,即sigma_load_q。这里同样采用了正态分布假设。
同时,这段代码还设置了抽样数m为500,即进行500次抽样和计算。然后,定义了三个用于存储计算结果的变量,包括每个负荷节点的有功功率和无功功率的抽样值p_load(大小为n_load×m),每次计算得到的电力系统损耗功率p_loss(大小为m×1),以及每次计算得到的电力系统节点电压v_mc(大小为30×m,其中30为IEEE30数据集中节点的数量)。
这段代码是电力系统概率分析中的计算部分,用于进行基于蒙特卡洛方法的概率潮流计算,并将计算结果存储在相应的变量中,为后续的概率分布计算和分析提供了基础。
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