做生鲜管理系统的网站,互联网app下载,网站外部推广,网站建设都有什么类型目录 1 主要内容
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这个程序《考虑时空相关性的风电功率预测误差建模与分析》画的图片非常漂亮#xff0c;和原文献基本一致#xff0c;但是实际上内容并未实现出来#xff0c;主要就是利用现有的风电预测的数据和结果做了相关的图#…目录 1 主要内容
2 部分程序
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这个程序《考虑时空相关性的风电功率预测误差建模与分析》画的图片非常漂亮和原文献基本一致但是实际上内容并未实现出来主要就是利用现有的风电预测的数据和结果做了相关的图大家不要白花钱今天把这个程序免费分享给大家大家可以学习一下画图技巧以及数据分析方面的知识。
ps原程序的95%置信区间是采用均值加减标准差是不对的已经更正过来应该增加1.96的系数程序包附上了置信区间和均值标准差的关系说明。 2 部分程序 %% 清空环境变量
clc
clear all;
%% 提取数据
dataxlsread(实验数据.xlsx,1);
%% 提取对应各段中点位置处的误差值
error_fenbu_1[];
for i1:size(data,1)if data(i,3)220 data(i,3)240error_fenbu_1(i)data(i,8);elseerror_fenbu_1(i)0;end
end
error_1error_fenbu_1(find(error_fenbu_1~0));
error_fenbu_2[];
for i1:size(data,1)if data(i,3)670data(i,3)690;error_fenbu_2(i)data(i,8);else error_fenbu_2(i)0;end
end
error_2error_fenbu_2(find(error_fenbu_2~0));
error_fenbu_3[];
for i1:size(data,1)if data(i,3)1128 data(i,3)1148;error_fenbu_3(i)data(i,8);else error_fenbu_3(i)0;end
end
error_3error_fenbu_3(find(error_fenbu_3~0));
error_fenbu_4[];
for i1:size(data,1)if data(i,3)1585data(i,3)1605;error_fenbu_4(i)data(i,8);else error_fenbu_4(i)0;end
end
error_4error_fenbu_4(find(error_fenbu_4~0));
error_fenbu_5[];
for i1:size(data,1) if data(i,3)2040data(i,3)2060;error_fenbu_5(i)data(i,8);else error_fenbu_5(i)0;end
end
error_5error_fenbu_5(find(error_fenbu_5~0));
error_fenbu_6[];
for i1:size(data,1) if data(i,3)2495 data(i,3)2515;error_fenbu_6(i)data(i,8);else error_fenbu_6(i)0;end
end
error_6error_fenbu_6(find(error_fenbu_6~0));
error_fenbu_7[];
for i1:size(data,1) if data(i,3)2950data(i,3)2970;error_fenbu_7(i)data(i,8);else error_fenbu_7(i)0;end
end
error_7error_fenbu_7(find(error_fenbu_7~0));
error_fenbu_8[];
for i1:size(data,1) if data(i,3)3406 data(i,3)3426;error_fenbu_8(i)data(i,8); else error_fenbu_8(i)0;end
end
error_8error_fenbu_8(find(error_fenbu_8~0));
error_fenbu_9[];
for i1:size(data,1) if data(i,3)3860data(i,3)3880;error_fenbu_9(i)data(i,8); else error_fenbu_9(i)0;end
end
error_9error_fenbu_9(find(error_fenbu_9~0));
error_fenbu_10[];
for i1:size(data,1) if data(i,3)4317data(i,3)4337;error_fenbu_10(i)data(i,8); else error_fenbu_10(i)0;end
end
error_10error_fenbu_10(find(error_fenbu_10~0));
%% 拟合分布—求取t分布参数进行拟合
error_values-3000:0.5:3000;
pd_1 fitdist(error_1,tLocationScale);
desity_1 pdf(pd_1,error_values);
pd_2 fitdist(error_2,tLocationScale);
desity_2 pdf(pd_2,error_values);
pd_3 fitdist(error_3,tLocationScale);
desity_3 pdf(pd_3,error_values);
pd_4 fitdist(error_4,tLocationScale);
desity_4 pdf(pd_4,error_values);
pd_5 fitdist(error_5,tLocationScale);3 下载链接
