内容概要：本文详细介绍了一种利用Matlab实现高斯过程回归（GPR）进行单变量时间序列预测的方法。主要内容涵盖数据预处理（如z-score标准化）、选择合适的核函数（如平方指数核）、训练GPR模型、预测并生成置信区间以及评估预测性能的关键指标（如RMSE、区间覆盖率）。文中还提供了具体的代码示例，从数据加载、清洗、建模到最后的效果展示，帮助读者全面掌握GPR的应用流程。此外，针对常见的预测滞后问题提出了解决方案，并强调了GPR在不确定性量化方面的优势。 适合人群：对机器学习特别是时间序列预测感兴趣的初学者和有一定编程基础的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要对未来某一时刻的数值做出预测并且希望获得相应置信区间的场合，如电力负荷预测、金融数据分析等。通过学习本文可以快速搭建起一套完整的GPR预测系统，用于研究或实际项目中。 其他说明：文中提到的一些技巧对于提高预测精度非常重要，例如正确选择核函数、合理设置超参数等。同时，作者也分享了一些实用的经验，如如何处理大规模数据集、怎样优化模型性能等。

“电气综合能源系统研究：利用分布鲁棒机会约束应对风电不确定性风险与模糊集处理”,电气综合能源系统中基于分布鲁棒机会约束的协同经济调度策略与仿真研究,分布鲁棒；复现；电气综合能源系统；分布鲁棒机会约束(DRCC)；ADMM分布式算法；全网独，恶意差评的请绕路 有意者加好友 注:非完美复现 研究内容:为了应对风电不确定性给电气综合能源系统带来的运行风险，采用分布鲁棒机会约束，通过数据驱动的方式，以少量的风电预测误差历史数据得到与矩信息有关的模糊集，并将形成的机会约束问题转化为易于求解的形式。 仿真软件：matlab 参考文档：《不确定风功率接入下电-气互联系统的协同经济调度》fuxian 注意事项[火][火]：代码注释详细，运行稳定，仿真结果如下所示。 ,分布鲁棒;复现;电气综合能源系统;分布鲁棒机会约束(DRCC);ADMM分布式算法;数据驱动;风电预测误差;协同经济调度;Matlab仿真;运行稳定。,分布式鲁棒策略下的电气综合能源系统研究与仿真实现

在现代工程设计和流体动力学模拟中，准确地理解和量化湍流模型的不确定性变得越来越重要。湍流现象广泛存在于各种自然和工程环境中，其复杂性要求我们使用高效的模型来预测流体的运动和湍流特性。在众多模型中，雷诺平均纳维-斯托克斯（RANS）模型因其相对较低的计算成本而被工程实践所广泛采用。然而，RANS模型由于其固有的简化和结构缺陷，往往无法提供完全准确的预测。因此，对于基于RANS模型的预测准确性，进行不确定性估计成为了湍流研究中的一个热点和挑战。 传统上，通过构建和使用概率模型来量化预测的不确定性是一种常见做法。然而，这种方法在处理高度非线性和复杂的湍流系统时存在局限性。近年来，随着机器学习技术的飞速发展，尤其是随机森林算法等方法的引入，为解决这一问题提供了新的思路。机器学习的潜力在于从大量的实验数据和高保真度模拟数据中学习，以此来预测湍流的不确定性和变异性。 但是，简单的应用机器学习方法也可能带来新的问题。在湍流模型中，关键的雷诺应力张量必须满足一定的物理约束条件，如非负的分量、正定的矩阵等。如果忽略这些物理约束，可能导致模型产生非物理的预测结果，这些结果不仅违背了基本的物理定律，也可能导致数值模拟的不稳定和不收敛。这要求在应用机器学习方法时，必须考虑其与物理规律的兼容性。 本文介绍了一种结合机器学习和物理约束的框架，旨在解决上述问题。研究者使用随机森林算法来训练机器学习模型，该模型能从数据中学习到湍流特性的复杂模式和结构。接着，将训练好的模型嵌入到计算流体动力学（CFD）求解器中，以确保在估计不确定性的同时，模型的输出满足物理约束条件，从而保证预测结果的物理可行性。 通过这种方法，湍流模型不确定性估计不再仅仅依赖于传统的统计方法，而是通过数据驱动的学习和物理约束的结合，提高了预测的准确性和可靠性。这种新的框架不仅可以提供更精细的湍流预测，还能帮助识别和量化RANS模型的局限性，为更精确的不确定性评估提供了可能。 在实际工程应用中，这一方法的应用前景非常广泛。无论是在机械、航空航天、土木工程还是生物医学领域，湍流的准确预测都是提升设计效率和产品性能的关键。例如，在航空领域，准确模拟飞机翼型周围的流体行为对于设计更有效的翼型至关重要。在土木工程中，理解桥梁和建筑物周围的湍流特性可以提高其结构的安全性和耐用性。在生物医学领域，预测血液流动的湍流模式对于设计更有效的心脏瓣膜和血管支架具有重要意义。 未来的研究将着眼于进一步优化这一框架，提高预测精度的同时确保结果的物理一致性。同时，也需要开发易于集成到现有CFD软件中的计算工具，以便其他研究人员和工程师能够利用这些先进的方法来应对湍流建模的挑战。随着机器学习和物理约束结合方法的不断进步和推广，我们有望更高效地解决现实世界中复杂的流动问题，推动流体湍流建模的科学进步。

强化学习算法复现研究：深度探究Reinforcement Learning-Based Fixed-Time轨迹跟踪控制机制及其在机械臂的应用——适应不确定性系统及输入饱和状态的自适应控制框架与简易代码实践指南。,《顶刊复现》(复现程度90%)，Reinforcement Learning-Based Fixed-Time Trajectory Tracking Control for Uncertain Robotic Manipulators With Input Saturation，自适应强化学习机械臂控制，代码框架方便易懂，适用于所有控制研究爱好者。 ,核心关键词：顶刊复现; 强化学习; 固定时间轨迹跟踪控制; 不确定机械臂; 输入饱和; 自适应控制; 代码框架; 控制研究爱好者。,《基于强化学习的机械臂固定时间轨迹跟踪控制：复现程度高达90%》

证据深度学习 “所有模型都是错误的，但是某些模型（知道何时可以信任它们）是有用的！” -乔治·博克斯（改编） 该存储库包含用于重现的代码（如所发布的），以及更通用的代码，以利用证据学习来训练神经网络，以直接从数据中学习不确定性！ 设置 要使用此软件包，必须首先安装以下依赖项： python（> = 3.7） 张量流（> = 2.0） pytorch（支持即将推出） 现在，您可以安装以开始为模型添加证据层和损失！ pip install evidential-deep-learning 现在，您可以直接在现有tf.keras模型管道（ Sequential ， Functional或model-subclassing ）的一部分中直接使用此包： >>> import evidential_deep_learning as edl 例子 要使用证据深度学习，必须将模型的最后

基于混合决策规则与Wasserstein距离的分布式鲁棒多阶段框架：适应风电渗透下的机组不确定性承诺与调度优化,MATLAB代码：基于混合决策规则的不确定单元承诺的完全自适应分布鲁棒多阶段框架 关键词：分布式鲁棒DRO wasserstwin metric Unit commitment 参考文档：无 仿真平台：MATLAB Cplex Mosek 主要内容：随着风电越来越多地渗透到电网中，在实现低成本可持续电力供应的同时，也带来了相关间歇性的技术挑战。 本文提出了一种基于混合决策规则（MDR）的完全自适应基于 Wasserstein 的分布式鲁棒多阶段框架，用于解决机组不确定性问题（UUC），以更好地适应风电在机组状态决策和非预期性方面的影响。 调度过程。 与现有的多阶段模型相比，该框架引入了改进的MDR来处理所有决策变量以扩展可行域，因此该框架可以通过调整决策变量的相关周期数来获得各种典型模型。 因此，我们的模型可以为一些传统模型中不可行的问题找到可行的解决方案，同时为可行的问题找到更好的解决方案。 所提出的模型采用高级优化方法和改进的 MDR 重新制定，形成混合

内容概要：本文探讨了分布式鲁棒优化（DRO）在处理电力系统中风光发电不确定性的问题。文中介绍了利用Wasserstein距离构建模糊不确定集的方法，通过MATLAB、Yalmip和Cplex进行仿真，实现了含风、光、水、火多种能源的分布鲁棒动态最优潮流模型。该模型能够在满足风光预测误差服从模糊不确定集内的极端概率分布情况下，最小化运行费用，从而提高系统的鲁棒性和经济性。 适合人群：从事电力系统研究、优化算法开发的研究人员和技术人员，以及对分布式鲁棒优化感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要处理风光发电不确定性的电力系统优化场景，目标是提升系统的鲁棒性和经济性，确保大规模清洁能源接入电网后的稳定运行。 其他说明：文中提供了详细的代码示例，展示了如何定义变量、构建模糊不确定集、设置目标函数和约束条件，并最终求解模型。此外，还讨论了选择合适的Wasserstein距离半径的重要性及其对模型性能的影响。

预测和观察到的反应堆反中微子通量之间的〜3σ差异（被称为反应堆反中微子异常）继续引起人们的兴趣。 最近在反应堆抗中微子光谱中发现意外突增的迹象，以及不同裂变同位素通量不足的迹象，似乎不利于对无菌中微子振荡的异常解释。 鉴于有关电子（反）中微子消失的所有可用数据，我们严格审查该结论。 我们发现，基于全局数据，无菌中微子假设不能被拒绝，并且与来自不同裂变同位素的中微子通量的单个重新定标相比，它只是轻度的不利。 主要原因是NEOS和DANSS实验的最新数据中存在光谱特征。 如果以表面值对反应堆通量进行最新的预测，则无菌中微子振荡可以对全局数据进行一致的描述，相对于无振荡情况，其重要性接近3σ。 即使反应堆的通量和光谱没有任何拟合，仍然保留了2σ的暗示，以无菌中微子为准，允许的参数区域与关于振荡的异常解释相一致。

为了使用反应堆中微子确定中微子质量层次，必须克服的挑战之一是非振荡反应堆中微子谱的理论不确定性：这是最近有人提出在反应堆中微子光谱附近增加一个探测器的原因之一。 JUNO实验。 将讨论频谱不确定性与模型无关的处理方法，以及对最终结果的影响。 此外，由于中微子的光谱取决于燃料的化学成分，因此近，远探测器的光谱将有所不同，因为它们将接收来自不同堆芯的中微子。 考虑到反应堆堆芯中燃料化学成分的时间演变，可以从近探测器数据重建远探测器光谱。 我们将显示，用于重建频谱的方法可能会影响对质量层次的灵敏度，但是，如果近距离检测器足够大，则差异可以忽略不计。

基于拉丁超立方采样的k-means算法改进：风电光伏场景缩减与不确定性模拟,基于拉丁超立方场景生成和改进k-means算法的场景缩减 风电、光伏场景不确定性模拟，由一组确定性的方案，生成1000种光伏场景，为了避免大规模风电，光伏场景造成的计算困难问题，针对k-means的初始聚类中心随的问题做出改进，并将场景削减至5个，运行后直接给出生成的场景、缩减后的场景及缩减后各场景概率。 可移植以及可应用性非常强 适合初学者进行学习使用程序注释清晰易懂 ,基于拉丁超立方场景生成; 改进k-means算法; 场景缩减; 风电、光伏场景不确定性模拟; 生成光伏场景; 避免计算困难; 初始聚类中心改进; 场景削减; 注释清晰易懂。,基于拉丁超立方与改进k-means的场景缩减算法：风电光伏不确定性模拟