16、蒙特卡罗模拟、种群动态与线性经济模型解析

蒙特卡罗与种群经济模型解析

蒙特卡罗模拟、种群动态与线性经济模型解析

1. 蒙特卡罗模拟

1.1 净收益模拟

在赌场游戏的净收益模拟中,净收益在不同的 100 场游戏集合间波动显著,赌场在 100 场游戏后亏损的概率较大。为了解净收益的总体分布情况,我们可以多次重复实验并绘制直方图。

以下是计算净收益的函数:

profits = inline('sum(sign(0.51 - rand(n, k)))', 'n', 'k');

这个函数生成一个 $n×k$ 的随机数矩阵,对矩阵的每个元素进行操作,得到一个矩阵,其中赌场赢的赌注记为 1,输的记为 -1,最后对矩阵的列求和,得到一个包含 $k$ 个元素的行向量,每个元素代表 $n$ 场赌注的总收益。

我们进行了不同次数的模拟实验:
- 100 场游戏,100 次试验

hist(profits(100, 100), -40:2:40); axis tight;

此时直方图显示结果差异较大,赌场盈亏可能性相近,且分布不规则,需要更多试验。
- 100 场游戏,1000 次试验

hist(profits(100, 1000), -40:2:40); axis tight;

根据中心极限定

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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