小样本预测

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小样本神经网络光伏预测方法
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检验小样本数据统计方法
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。
使用Matlab开发的MW1cdf函数用于小样本量的Mann-Whitney U检验
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。
方差定义(样本)
方差S²(样本)的定义为:
样本代码介绍
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。
SPSS单样本T检验
单变量均值的利器就是 SPSS 里的单样本 T 检验。用起来挺顺手,适合那种你只拿到一组样本,想看看它跟理论值有没有差异的场景,比如产品尺寸有没有偏差、问卷平均分是不是达标这类。操作逻辑也比较直观,就是告诉 SPSS 你关注哪个变量,还有你心里的那个“标准值”,它就给你算出差不多的置信区间,还配好了显著性检验结果,响应也快,图表也清楚。如果你之前用过SAS做 T 检验,切到 SPSS 会感觉界面友好多了,适合不太爱写代码的朋友。想在代码层面理解的,也可以看看SAS 实现方式,两者对比一下也挺有意思。另外,做检验前别忘了正态性这关。SPSS 没默认给你跑这个,得自己加个 K-S 或 Shapir
利用Simulink实现基于深度学习网络的数据预测测试样本数据
【Simulink教程案例48】利用Simulink实现基于深度学习网络的数据预测所需的测试样本数据。
matlab开发-生成样本音频
matlab开发-生成样本音频。利用随机组合一系列已知的测试数据来生成测试样本。
MySQL 员工样本数据库
MySQL示例数据库Employees的使用方法:解压后,在employees.sql文件中的drop table和create table之间添加set default_storage_engine = InnoDB;然后在该目录下使用命令行mysql -t -u root -p < employees>
数据库设计文档样本.doc
数据库设计文档样本