基于高斯过程回归(GPR)时间序列区间预测，matlab代码，单变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和区间覆盖率和区间平均宽度百分比等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

% function [y_lb,y_ub]=CI_reg(fun_name,a,b,k,K,Expansion) ％ 输入% fun_name 被调用的函数名% a 区间输入的下界向量% b 区间输入的上界向量%k CI展开的顺序%K 每个区间变量的扫描（验证）点% 切比雪夫多项式的扩展扩展类型-“完整”或“部分” ％ 输出y_lb响应下限％ % y_ub 响应上限 ％ 例子%[y_lb1,y_ub1]=CI_reg(@double_pendulum,[0.99 1.98]',[1.01 2.02]',4,10,'full');

MATLAB求解无穷区间定积分问题 源程序代码.zip

易语言二分法求函数零点源码,二分法求函数零点,f,创建闭区间,求函数近似零点_二分法

光伏储能并网发电模型，根据储能电池SOC的工作区间，光伏有MPPT、恒功率输出两种控制方式，在电池健康工况下光伏处于MPPT模式，在电池处于极限工况下，光伏处于恒功率模式，通过boost连接到公共点，储能部分通过boost-buck双向变流器连接到公共点，逆变器模块化控制如图，核心思想控制公共直流母线电压不变。

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自调整平滑区间粒子滤波平滑算法

论文研究-基于区间直觉模糊数的得分函数与精确函数及其应用.pdf,  在模糊决策理论中，区间直觉模糊数的排序是一个非常重要的理论问题.运用得分函数和精确函数对区间直觉模糊数进行有效排序的关键是得分函数和精确函数的科学构建.本文基于得分函数和精确函数的内涵，运用概率论全概率公式思想提出了新的得分函数和精确函数，并证明了其公理化的性质.通过大量的实际数据测算与比较分析，验证了本文提出的得分函数和精确函数的科学性，从而在对区间直觉模糊数排序时更有效、更准确.

区间RBF神经网络的结构与算法

R = CRR(S) 以 95% 的概率计算以平均为中心的区间、圆或球体的半径，S 是标准偏差向量或多元正态分布的协方差矩阵。 如果 S 是实数、对称、半正定矩阵，则 CRR(S) 等价于 CRR(SQRT(EIG(S)))。 标量 S 被视为标准偏差。 R = CRR(S,P) 以概率 P 而不是默认值 0.95 计算置信区域半径。 R = CRR(S,P,TOL) 使用 TOL 的正交容差而不是默认值 1e-15。 较大的 TOL 值可能会导致更少的函数评估和更快的计算，但结果不太准确。 使用[]作为占位符，获取P的默认值。 R = CRR(S,P,TOL,M) 使用大小为 1e6 的 M 个正态分布随机样本执行引导验证。 使用[]作为占位符获取TOL的默认值。 R = CRR(S,P,TOL,[MN]) 使用大小为 N 的 M 个正态分布随机样本执行引导验证。