Matlab程序内包含建模步骤，问题，见解，可运行！为什么用蒙特卡罗计算不确定性？怎么用蒙特卡罗计算不确定性？

参考资料集：碳排放_蒙特卡罗模拟污染物CO2排放及不确定性分析计算

Python中的开源，隐式3D结构地质建模。 概述 是一个基于Python的开源库。 基于潜在的强大隐式表示方法，它能够构建折叠结构，断层网络和不整合面的复杂3D地质模型。 安装 我们通过PyPi软件包服务提供了GemPy的最新发行版。 我们强烈建议您使用PyPi， $ pip install gempy 因为它将自动安装所有必需的依赖项-在Windows中需要额外一步。 Windows没有预安装gcc编译器。 获得与theano兼容的编译器的最简单方法是使用theano conda安装。 因此，该过程将如下所示： $ conda install theano $ pip install gempy 有关更多信息，请参阅。 资源 安装后，您可以查看笔记本教程或视频介绍以开始使用。 请访问文档站点以获取更多信息，并享受教程和示例。 如有疑问和支持，请使用讨论。 如果您发现错

人工智能08不确定性

人工智能之不确定性处理

OpenCossan是一个基于Matlab的不确定性量化和管理工具箱。 OpenCossan is a Matlab-based toolbox for uncertainty quantification and management. 实现的框架包括第三方软件集成（如ANSYS）、高效的数值算法（如线性采样）和用于高性能计算的并行化。

第二步：根据结论不确定性的合成算法得到： 综合可信度： 4.2 可信度方法 *

碳排放“不确定性”计算、“不确定性范围”计算、5%分位数、95%分位数等计算，通过EXCEL中自带函数进行相关参数计算，并把EXCEL函数公式化，可移植其它平台！

MATLAB代码：基于概率距离的场景快速削减法的风光场景生成与削减方法 关键词：风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 仿真软件：MATLAB平台 参考文档：《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分 代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，非烂大街的代码，非常精品！ 主要内容：代码主要做的是风电、光伏以及电价场景不确定性模拟，首先由一组确定性的方案，通过蒙特卡洛算法，生成50种光伏场景，为了避免大规模光伏场景造成的计算困难问题，采用基于概率距离快速削减算法的场景削减法，将场景削减至5个，运行后直接给出削减后的场景以及生成的场景，并给出相应的概率，可移植以及可应用性非常强

参考文献《A Distributionally Robust Optimization Model for Unit Commitment Considering Uncertain Wind Power Generation》