【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）_编程开发

【场景削减】拉丁超立方抽样方法场景削减（Matlab代码实现）

创始人

2024-03-28 18:03:39

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🌈3 Matlab代码实现

🎉4 参考文献

💥1 概述

知识回顾：

基于概率距离削减法、蒙特卡洛削减法的风光场景不确定性削减（Matlab代码实现）

基于蒙特卡诺的风、光模型出力【蒙特卡诺场景削减】（Matlab代码实现）

拉丁超立方抽样方法LHS最早是由McKay等1[5$提出，现已用于很多领域[60-63]。将LHS应用于结构可靠性分析，可提高数值模拟结构可靠性分析样本代表性，进而提高结构可靠性分析结果
精度与效率。

LH重要抽样法与蒙特卡罗重要抽样法类似，都是首先选取样本，用样本的失效频率近似母体的失效概率。将LHS取得的样本运用到重要抽样中称为LH重要抽样可靠性分析方法。当重要抽样
是简单重要抽样时简单LH重要抽样(standard importance latin hypercupe samping, Sl[LHS)的
计算公式如下。首先是在标准正态分布空间内进行拉丁超立方抽样，得到样本U。

$\hat{u}_{i j}=\phi_{(0,1)}^{-1}\left(s_{i j}\right)$

拉丁超立方相较于蒙特卡洛，改进了采样策略能够做到较小采样规模中获得较高的采样精度。