高斯白噪声matlab代码DDWD 数据驱动的小波 数据驱动小波分解（DDWD）的自述文件 这种分布包含创建数据驱动的小波所需的代码，如D. Floryan和MD G​​raham（PNAS，2020年）在“用数据驱动的小波发现多尺度和自相似结构中所述”中所述。 该发行版包含5个主要的MATLAB函数： waveletOpt.m：计算数据驱动的小波 dwtos.m：一阶段离散小波变换 idwtos.m：一级逆离散小波变换 u2v.m：从低通滤波器创建高通滤波器 v2u.m：从高通滤波器创建低通滤波器 此分布还包含在引用的论文中重新创建结果所需的数据，以及三个MATLAB脚本，它们重新创建主要结果并演示如何使用上述功能来计算数据驱动的小波： exampleGaussianWhiteNoise.m：为高斯白噪声数据重新创建主要结果 exampleKS.m：重新创建Kuramoto-Sivashinsky数据的主要结果 exampleHIT.m：重新创建湍流数据的主要结果 照原样，exampleHIT.m将不会运行，因为关联的数据太大而无法在Github上托管。 但是，引用的论文解释了从何处

随机模拟MATLAB代码天气文献资料 概述： 该项目主要致力于优化热电厂的运行策略，以使每天的发电量最大化。 项目主要包括四个部分： 数据预处理部分 特征提取部分 分类部分 策略优化部分 注意：运行项目时，请确保已将数据正确复制到输入数据文件夹（data_in）中。 环境 口译员： python 3.5，MATLAB 2020a 包裹 版本 麻木 1.18.2 matplotlib 3.0.3 大熊猫 0.25.3 张量流 2.1.0 斯克莱恩 0.0 海生的 0.9.1 代码文件 预处理模块 任务： 通过隔离森林检测异常值，并通过即时学习补充异常值 根据日期对原始数据进行分区 代码文件 描述 输入数据路径 输出数据路径 outlier_utils.py 检测并补充异常值 匹配和分类/ outlier_processed / preprocessing_main.py 预处理的主要功能 没有任何 没有任何 plot.py 绘制相关数字 outlier_processed /（相关） merge.csv（原始数据） 图形/相关性（相关性） 图/初始（原始数据） segmentation_

人们对可再生能源的使用越来越感兴趣，尤其是对风能和水力发电，应通过适当的技术工具将其有效地转化为电能。 为此目的，由于这些非线性动态过程的特征是在随机输入，激励和干扰的驱动下，在广泛的工作条件下工作，因此，自整定控制技术代表了可以用于此目的的可行策略。 某些已考虑的方法已经在风力涡轮机系统上得到了验证，因此，对水力发电厂使用相同控制方案的适当实施可能会带来重要的优势。 这代表了工作的重点，为这些控制策略在这些能量转换系统的设计和应用方面提供了一些指导。 实际上，似乎与风能和水能相关的研究都减少了共同的方面，因此导致很少交换和分享可能的共同点。 与水力发电系统相比，考虑到更确定的风力区域，这种考虑特别有效。 这样，这项工作就回顾了风力涡轮机和水力发电系统的模型，并研究了不同控制解决方案的应用。 该调查的另一个重要方面涉及对已开发基准模型的分析，其控制目标以及控制解决方案的开发。 这些能量转换系统的工作条件也将被考虑在内，以突出已开发控制策略的可靠性和鲁棒性特征，这对于许多装置的偏远且相对难以到达的位置尤其令人感兴趣。

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诺伯特·维纳（Norbert Wiener）于1938年提出的多项式混沌扩展（PCE）。直观地，可以将PCE视为在不确定模型参数下以高维多项式形式构造和获得模型响应面的数学最优方法。 最近，多项式混沌扩展得到了对任意多项式混沌扩展的概括（aPC：Oladyshkin S.和Nowak W.，2012），这就是PCE的所谓数据驱动的概括。 像所有多项式混沌扩展技术一样，aPC通过在正交多项式基础上进行扩展来近似仿真模型输出对模型参数的依赖性。 aPC将混沌扩展技术推广到具有任意概率测度的任意分布，该概率测度可以是离散的，连续的或离散的连续的，并且可以解析地（作为概率密度/累积分布函数），数值表示为直方图或原始数据集来指定。 处于有限扩展阶数的aPC仅需要存在有限数量的矩，并且不需要完全的知识，甚至不需要概率密度函数。 这避免了分配有限的可用数据未充分支持的参数概率分布的必要性。 或者，它允

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2021数据驱动创新在线大会（亚马逊科技 INNOVATE 2021）PPT汇总，共9份。 2021数据驱动创新在线大会以“数据驱动创新”为主题，通过主题演讲和6大分会场，40+前沿技术主题，首次公开现代化数据战略三部曲，深入解析智能湖仓架构实现数据自由流动，全景诠释亚马逊云科技全栈式数据分析服务。 1、策略手册：数据分析与机器学习 2、工业企业为何需要数据湖 3、全栈式数据服务全景图-数据驱动战略 4、让数据成为战略资产企业利用数据推动敏捷性、效率和创新的五个成功案例 5、如何从+Amazon+Lake+House+智能湖仓中获取洞见 6、现代化数据战略-智能湖仓架构可承载的现代化数据战略 7、现代数据管理解决方案：基于亚马逊云科技的现代化数据战略及其五大支柱 8、云数据库简介-管理员指南 9、aws-使用现代分析方法让数据发挥作用