风速分布

风速分布的老数据资源里头，汉口 1957 年的这个算是挺有意思的。用的是 1954 年下半年的气球测风数据，得还挺细，像什么风速年平均分布啦、跟稳定度的关系啦，都有涉及。7、8 月风速和地转风关系还蛮贴合，作者用了一点热成风理论，公式推起来挺实用的，误差也不大。 风速分布的老数据资源里头，汉口 1957 年的这个算是挺有意思的。用的是 1954 年下半年的气球测风数据，得还挺细，像什么风速年平均分布啦、跟稳定度的关系啦，都有涉及。7、8 月风速和地转风关系还蛮贴合，作者用了一点热成风理论，公式推起来挺实用的，误差也不大。 用的是前人研究北京低层风速的理论，参数一调整，计算出来的风速分布跟实测数

根据两个气象站数据得到结构位置处的风速风向联合分布函数。 分析了不同联合分布函数对失效模式和失效概率的影响。 不同联合分布函数会导致不同的失效模式和失效概率。

研究统计了1951年至2008年期间中国159个代表性城市的历年最大风速值，并采用Gumbel分布进行了详细的统计分析，并对其参数进行了估算。研究采用耿贝尔法和矩法分别计算出重现期为10年、50年和100年的基本风压值，并通过柯尔莫哥洛夫检验法进行了验证。结果显示，耿贝尔法在拟合中国各地区最大风速年极值时表现更优，而重现期为10年、50年和100年的基本风压值与《建筑结构荷载规范》(GB 50009)中的规范取值进行了对比分析。

Windographer软件是行业内领先的风速数据分析工具，适用于从测风塔、SoDAR到LiDAR等多种数据源。它能快速导入原始数据，并进行高效的质量控制和统计分析，输出业界标准的数据格式，如WindSim的WWS和TWS格式。

各位高手：我在论坛上学习了一段时间的SVM，想利用这种方法进行风速预测。我已经尝试使用了faruto版主的SVMcgForRegress，但结果却与预期差别很大。我怀疑问题可能出在样本或参数设计上。请帮忙看看程序中的问题所在。谢谢大家！

探讨了风电场短期风速预测技术，提出了一种基于时间序列相似性搜索的新方法。研究采用数据挖掘原理，通过相似性搜索技术有效预测风电场的未来风速。

通过 mywigner 函数计算复杂函数的二维 Wigner 分布。 输入电场 Ex 必须为列向量，且满足采样定理：- dy = 2π/X（其中 X 为所有 x 值的跨度）- dx = 2π/Y（其中 Y 为所有 y 值的跨度） 数据必须完全包含在 x(0)..x(N-1) 和 y(0)..y(N-1) 范围内。

最近做通信建模课程作业时，范平志老师布置的这个任务挺有意思的，涉及到用 C 语言生成符合不同分布的随机数。我做完后觉得还蛮有用的，就分享给参考了。这个程序涵盖了正态分布、瑞利分布和泊松分布的随机数生成，每个程序都有详细的注释，代码也简洁，适合刚接触的朋友。要画直方图的话，可以用 Matlab 或 Excel 等软件把生成的 txt 文件导入进去，效果不错。 如果你在做类似作业或项目时需要这些分布的随机数，完全可以参考这个程序，快速上手。注释清晰，代码也调试过，不用担心会出错。比较适合在模拟和统计中使用。如果你对这些分布不熟悉，正好可以趁机了解下。 此外，如果你对 Matlab 的随机数生成感兴

介绍了两种风速预测方法： 方法1：基于LSTM神经网络的风速预测，使用两层LSTM网络进行时间序列预测，避免梯度消失问题。相关代码：lstm.py，使用keras框架搭建。 方法2：基于CNN和RNN融合模型结合FRS与风速软测量进行风速预测，利用模糊粗糙集属性约简改进的Matlab算法。该方法的核心在于输入参数的融合与预测的准确性提升。实现使用PyTorch进行搭建的Clstm神经网络模型。 整体预测框图展示了这两种方法的结合使用及其风速预测结果。

Redis实现分布式锁 Redis分布式锁是通过设置键值对来实现锁机制，锁的获取和释放都通过原子操作完成，保证了并发环境下锁的安全性。 联锁 联锁是同时获取多个锁，以确保操作的原子性。 秒杀商品测试 秒杀商品场景中，通过分布式锁可以控制并发访问，防止商品超卖。 多线程并发测试 多线程并发测试可以模拟高并发场景，验证分布式锁的性能和稳定性。 Redission锁测试 Redission是一个Java分布式锁框架，提供了基于Redis的分布式锁实现。