高维小样本

小样本场景下的光伏预测其实挺棘手的，尤其刚上线的电站，数据少得可怜。双层神经网络这招就挺有意思，把传统网络一拆为二，每层结构更精简，思路也清晰多了。再加上单步预测，输入输出都减负，响应也快，模型整体也更稳定。 影响光伏发电的因素本来就挺多，像天气、光照啥的。作者就巧妙地用了统计把天气因子融合进网络里，减少了建模的复杂度。你要是用过常规的神经网络预测，会发现这个改法还挺实用。 文末还用了真实数据验证过，结果也还不错，精度稳，数据需求也降了不少。适合那种数据刚起步的项目，友好。想做初步部署或者快速测试的可以试试看。 对了，想延伸了解的话，有几个还蛮对口的资源，像是 BP 神经网络光伏预测，还有个

Epps-Pulley 检验是基于 GB/T 4882-2001 的一个统计方法，适用于 n≥8 的样本。这个检验方法在进行小样本数据时，尤其是在有限的样本量下，能比较可靠的统计结果。如果你有相关的小样本数据需要检验，这个方法蛮适合的。你可以通过 SAS、SPSS 等工具来实现，方法也比较简单，只需要对数据进行规范即可。值得注意的是，如果样本量过小，这个方法的精度会受到影响，所以使用时要谨慎。，Epps-Pulley 检验对于某些特殊场景下的数据还是挺实用的，是当数据量不大时，能为你的一种不错的选择。

MW1cdf是一个用于计算具有连续累积分布的两个随机变量的Mann-Whitney U的概率的Matlab函数。该函数基于Mann-Whitney（1947年）的方法，特别适用于样本大小较小的情况（n1和n2 <= 7）。对于更大的样本量，建议考虑使用MW2cdf函数，以避免较长的运行时间。

Tucker分解工具包：释放高维数据的潜能 Tucker分解作为一种强大的张量分解技术，能够有效地对高维数据进行分析和处理。此工具包提供了高效的算法和工具，帮助您轻松实现： SVD分解: 对高维数据进行降维，提取关键特征。 多重因子分析: 探索数据中的潜在结构和关系。 张量分解: 将高维数据分解为多个低维因子，便于分析和解释。 应用领域: 推荐系统 图像处理 自然语言处理 生物信息学 使用Tucker分解工具包，您将能够： 发现数据中的隐藏模式 提高数据分析效率 构建更精准的预测模型 立即探索Tucker分解工具包，解锁高维数据分析的无限可能！

随着数据维度的增加，高维数据降维问题变得尤为重要。MATLAB提供了丰富的功能，使得LASSO算法在高维数据集上得以有效实现。

MATLAB多维字典类（MultiDimensionalDictionary），简称为MDD，是一款MATLAB工具，用于管理科学数据分析中经常出现的高维数据。 MDD扩展了MATLAB单元格和矩阵的核心功能，允许使用更高级的标记和索引选项。它可用于管理多维数据，包括：- N维表（二维MDD对象相当于表）- 使用字符串和正则表达式建立索引的矩阵或单元格数组- 将多个键与一个值关联的地图/字典 示例：

方差S²（样本）的定义为：

SurveyData.csv 中含有有关华盛顿特区国家广场的纪念碑和博物馆的独特数据，而 Bingaman_Example_Code.Rmd 则演示了如何使用这些数据进行统计分析。

在处理高维数组时，经常会遇到NaN值或无效数据，这些数据可能会影响分析结果的准确性。为了有效处理这些问题，需要找到NaN值的位置并进行相应的数据处理，例如删除这些无效数据或者进行数据插值处理，以确保分析的准确性和可靠性。

高维数据的异常探测方法由Aggarwal和Yu (SIGMOD’2001)提出。该方法将高维数据集映射到低维子空间，通过评估子空间中数据的稀疏性来识别异常数据。