价格敏感度

Morris方法是一种高效的敏感性分析工具，用于评估函数输出对不确定性因素的依赖程度。该方法以其计算效率高而著称，能够在有限的计算资源下提供可靠的敏感性评估结果。 Morris方法的核心思想是通过对输入参数空间进行系统性采样，并观察函数输出的相应变化来量化不确定性因素的影响。它通过分析输入参数的微小变化对函数输出的影响，来识别对输出影响较大的关键因素。 该方法在多个领域得到广泛应用，例如模型简化、参数校准和不确定性量化。通过识别对模型输出影响较小的因素，研究人员可以简化模型并降低计算成本。此外，Morris方法还有助于确定哪些参数需要更精确的估计，从而提高模型预测的可靠性。 Morris方法的

对于想搞清楚沿空掘巷围岩稳定性的人，理解影响因素的敏感度至关重要。这篇文章的挺有意思，主要是通过正交设计和数值计算来揭示哪些因素在支护设计中最重要。通过 FLAC 程序模拟了 18 种不同的计算方案，得出了围岩和支护结构的变形和受力情况，还提出了一个叫做综合敏感度的新概念。哦，对了，关键点就是你可以通过这个知道，哪些因素对稳定性影响最大，哪些相对次要。这是工程设计中实用的思路，尤其是当你面对复杂的支护系统时。，如果你从事类似的研究或工程实践，能掌握这些方法，对你提升效率和准确性会有大。

步骤一：区域选择点击“price0 area”按钮，选择需要截图的区域。步骤二：数字识别点击“price0 dist”按钮，识别所选区域内的数字。请确保区域内仅包含数字、负号和小数点，程序不支持识别所有字体。步骤三：采集设置- 勾选“collect num”并填写需要采集的数字个数，或勾选“collect time”并设置时间范围进行数据采集。- 一天内可设置两个时间段，但时间段不可重叠。步骤四：间隔设置设置采集时间间隔。步骤五：开始采集点击“start price0 collect”按钮开始采集数据，采集完成后程序对话框将自动弹出。

利用电力工单数据，通过熵权法、主成分分析和决策树算法，识别潜在投诉倾向客户和计划停电敏感客户。为服务资源调度和应对措施提供依据，提升服务精度和减少投诉压力。

鳄梨价格的历史数据挺实用的，尤其是做数据可视化或者销量趋势的时候。这份数据集是 Hass Avocado Board 发布的数据的更新版本，覆盖了从 2015 年 1 月到 2020 年 5 月的数据，城市、州、类型全都有，细节挺丰富的。 数据字段也比较全，像AveragePrice、Total Volume这些都能直接用来画图。还有4046、4225、4770这些是不同品类的鳄梨销售量，适合做分类比较。不用手动爬，直接用就行，效率高不少。 你要是用Pandas做数据清洗，或者用Echarts做图，这数据都挺顺手的。字段也没啥奇怪的地方，Date字段下就能直接做时间序列。 顺便推荐几个类似的数

利用MATLAB强大的数学计算和仿真能力，可以高效地实现局部敏感哈希算法（LSH）。LSH算法通过将高维数据点映射到低维空间，并保证相似的数据点在映射后依然保持接近，从而实现快速近邻搜索。 在MATLAB中，可以使用各种工具箱和函数来实现LSH算法，例如 Statistics and Machine Learning Toolbox 提供了创建和操作哈希表的数据结构。 通过编写MATLAB代码，可以定义不同的哈希函数、距离度量方法以及碰撞处理策略，从而构建适合特定数据集和应用场景的LSH算法。

当平均需求每周波动在1附近时，敏感性分析揭示了最终结果的变化规律。假设需求以泊松分布形式呈现，其均值λ随着技术进步可能增长或减少10%，导致失去销售机会的概率相应增减约12%。

这是一个关于黄金价格预测的简单项目思维导图。为了帮助新手入门并提升动手能力，该资源不包含已完成的项目，但导图中包含项目流程和代码，可以作为学习和实践的参考。

MATLAB中变量名区分大小写，可通过命令casesen on/off进行设置。如果需要区分大小写，使用casesen on；否则使用casesen off。此外，MATLAB允许直接赋值使用未先声明的变量。

包含 2.2 万条农产品价格数据，包括：品种、批发市场、最低价、最高价、平均价、发布时间、分类可用于数据分析、可视化、建模和回归分析