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搜索资源列表

  1. 计及风电不确定性的省级电网月度购电风险管理模型

  2. 针对风电出力的不确定性，对区域电力市场省级电网月度购电计划建立对应的风险度量指标和风险管理模型。计及风电出力的不确定性，建立月峰荷和谷荷状态调峰、月峰荷和谷荷状态支路潮流越限、月电量平衡上下越限等风险度量指标；将上述指标作为风险管理手段，建立以购电费用和风险价值最小为目标函数的省级电网月度购电优化模型；针对所建模型为多目标模型以及含有风险度量指标的特点，采用内嵌目标相对占优与Monte-Carlo随机模拟技术的混合遗传算法求解。算例验证了所建模型的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：906240
    • 提供者：weixin_38715567

  1. GM(1,1) 模型的病态性问题再研究

  2. 针对GM(1,1) 模型参数辨识过程中的病态性和稳健性问题, 一方面通过不改变预测精度的数乘变换将模型参数辨识过程中的病态性矩阵转化为良态矩阵, 另一方面利用适当的正交矩阵对原始数据序列实施正交变换, 将模型的参数辨识过程转化为具有递归形式线性方程组的求解过程, 从而避免参数辨识过程中出现的病态性问题, 提高模型的适用性. 最后通过算例和Monte-Carlo 数值模拟进一步验证了所提出方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：185344
    • 提供者：weixin_38606041

  1. 基于检测单元统计量的SOS-CFAR检测器

  2. 文中提出了一种基于检测单元统计量的SOS-CFAR检测器，该检测器利用检测单元采样来选取参考单元，在S-CFAR的基础上结合OS-CFAR检测器，有效地将两者结合起来。文中在均匀杂波背景下利用数学工具分析了该检测器的检测性能，给出了均匀背景下的检测概率表达式。文中利用Monte-Carlo仿真方法分析了该检测器在均匀背景下、多目标环境和杂波边缘环境中的检测性能，并与其他类型的检测器进行比较。仿真结果表明：在均匀背景下，该检测器性能接近CA-CFAR检测器，在多目标环境和杂波边缘环境下也具有较好的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38516804

  1. 基于概率假设密度滤波的多目标雷达空间误差配准算法

  2. 针对数据关联关系不确定的多目标场景下的雷达空间误差配准问题,提出一种基于概率假设密度(PHD)滤波的雷达空间误差估计方法.该方法在地心地固(ECEF)坐标系下建立雷达空间误差及其观测的随机有限集合(RFS)描述形式,结合PHD滤波算法避免多个雷达观测的数据关联问题,利用高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波器实现多目标场景下的雷达系统误差递推融合估计.Monte Carlo仿真实验结果表明,所提出的基于PHD滤波的雷达空间误差配准算法能够有效地实现数据关联关系不确定情况下的多目标雷达空间误差融

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：238592
    • 提供者：weixin_38550812

  1. paramonteR:R中的paramonte-源码

  2. 帕拉蒙特 蒙特卡洛例程的串行/并行库，用于采样任意维的数学目标函数，尤其是数据科学，机器学习和科学推理中的贝叶斯模型的后验分布，其设计目标是统一自动化（Monte Carlo仿真），（库的）用户友好性，（可从多个编程环境访问），高性能（在运行时）和可伸缩性（跨许多并行处理器）。 安装 您可以使用以下方法从安装paramonte的发行版本： install.packages( " paramonte " ) 例子 这是一个基本示例，向您展示如何解决一个常见问题： library( paramo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_42168341

  1. Monte-Carlo-Tree-Search-Filler-AI-源码

  2. 蒙特卡罗树搜索填充器AI 用于创建蒙特卡罗树搜索算法以创建用于玩GamePigeon Filler游戏的AI的代码和演示

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：153600
    • 提供者：weixin_42097557

  1. localization_tesse-源码

  2. 可交付成果 截止日期 简报（8分钟的演示文稿+ 3分钟的问答时间）（幻灯片在） 4月14日，星期三，美国东部标准时间下午1:00 报告（在） 4月16日，星期五，美国东部标准时间晚上11:59 Gradescope自动分级机提交的内容 4月16日，星期五，美国东部标准时间晚上11:59 推送代码 4月16日，星期五，美国东部标准时间晚上11:59 4月16日，星期五，美国东部标准时间晚上11:59 实验5：蒙特卡洛本地化（MCL） 介绍 在已知的环境（也称为定位）中确定机器人的方向和位

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：846848
    • 提供者：weixin_42112894

  1. InverseMeshSVBRDF:投影网站“使用可区分的蒙特卡洛渲染的统一形状和SVBRDF恢复”-源码

  2. InvShapeSVBRDF 项目网站“使用可区分的Monte Carlo渲染的统一形状和SVBRDF恢复”。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_42119989

  1. Deep-reinforcement-learning-multiplex-hexadiagonal-monte-carlo-tree-search-源码

  2. 深度强化学习多元六边形蒙特卡洛树搜索

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_42139460
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