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2021-2027全球与中国风速风向传感器市场现状及未来发展趋势

基于STM32MCU的超声波风速仪控制程序源码，都试过了，想跟大家分享。

从风速时间序列计算威布尔分布参数 这个 Matlab 脚本根据风速数据计算威布尔分布参数。 执照 没有任何。 随意使用它。 语境 特定位置的风速频率通常可以用概率密度函数建模，[ 分布）。 它的参数可以使用下面列出的论文中介绍的几种方法来确定。 唯一需要的输入数据是所选位置的风速时间序列。 测定方法 我在 Matlab 中实现了一个脚本，该脚本从跨越几个月的简单时间序列测量中提取这些参数。 我使用的测定方法是简单的图形法。 样本输出 样本威布尔概率密度函数： 参考 以下论文描述了几种威布尔分布参数确定方法： Akdag, SA 和 Dinler, A.，一种估算风能应用威布尔参数的新方法，能源转换和管理，50:7 1761–1766，2009 Seguro, JV 和 Lambert, TW, 用于风能分析的威布尔风速分布参数的现代估计，风工程与工业空气动力学杂志，85:1 75–84

为提高天气研究和预报(Weather Research and Forecasting，WRF) 数值模式风速预报的准确度，引入深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN) ，构建了基于WRF数值模型的DBN风速预测模型。利用WRF数值模式进行风速预报，将预报结果与70m 高的测风塔实际数据作为网络的输入对深度信念网络进行逐层训练，在Matlab 平台上建立DBN风速预测模型并进行仿真。经验证:基于WRF数值模式的DBN风速预测模型的相对均方根误差为11.03%，比支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 预测模型降低了4.41%。实验结果表明:该模型能很好地预测风速并且得到了较高的预测精度。

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