针对林火预测具有影响因素多、机制复杂、难以结构化等特点，设计并实现了一个基于贝叶斯网络的实用林火概率预测系统。该系统以气象、植被、地理、人类活动等数据作为输入，综合林火历史数据建立贝叶斯网络模型，并应用联合树算法进行概率推理，进而预测出林火发生概率。在某省实际林火历史数据上对系统进行了测试，比较了所设计系统与加拿大火险天气指标系统（FWI）的预测性能，验证了系统的可行性和实用性。

相关向量机(RVM)的matlab源程序，包含快速算法，内含代码使用说明。 RVM采取是与支持向量机相同的函数形式稀疏概率模型，对未知函数进行预测或分类。 优点： (1) 不仅仅输出预测目标量的点估计值,还可以输出预测值的分布. (2) 使用更少数量的支持向量,从而显著减少输出目标量预测值的计算时间. (3) RVM不需要估计过多的参数. (4) RVM对是否满足Mercer 定理的核函数没有限制,适应性更好

自1972年丽塔台风袭击大连港并引发严重灾难以来，我们研究了台风引起的波高和风速的统计预测模型。 随着自然灾害发生频率和强度的增加趋势，对沿海防御基础设施的一些设计规范进行风险评估对于影响中国的经济发展和人们的生活至关重要。 现有的极端统计模型（例如Gumbel，Weibull，P-III分布或可能的最大台风/飓风（PMT / PMH），设计基准洪水（DBF））与我们的1975-1980年提出的（CEVD）模型之间的比较表明，所有已规划，已设计受到传统安全法规约束的沿海基础设施以及将来遭受台风/飓风灾害的威胁，随着极端自然灾害的增加趋势无法满足安全要求。 我们在美国的第一本出版物（J. of Waterway Port Coastal＆Ocean Eng。ASCE，1980，ww4）提出了一种用于中国海域的新模型“复合极值分布”，然后将该模型用于“飓风的长期分布”中。美国墨西哥湾和大西洋沿岸地区的特征”（OTC.1982）。 2005年的卡特里娜飓风，丽塔飓风和2012年的桑迪飓风引发的灾难证明，1982年的CEVD和CEVD已发展为多元复合极值分布（MCEVD）。 2006年MCEV

针对风电功率预测问题，在现有预测方法和概率性区间预测的基础上，提出基于深度学习分位数回归的风电功率概率预测方法。该方法采用Adam随机梯度下降法在不同分位数条件下对长短期记忆神经网络(LSTM)的输入、遗忘、记忆、输出参数进行估计，得出未来200 h内各个时刻风电功率的概率密度函数。根据美国PJM网上的风电功率实际数据的仿真结果表明，所提方法不仅能得出较为精确的点预测结果，而且能够获得风电功率完整的概率密度函数预测结果。与神经网络分位数回归相比，其精度更高，且在同等置信度下的预测区间范围更小。

短时能量matlab代码光伏系统的概率预测-P3 欢迎使用P3系统 PV的概率预测系统（P3系统）是用于预测PV系统的短期功率输出的工具。 它可以作为： Matlab源代码。 具有图形用户界面（GUI）的可执行软件，您只需将其下载并安装在PC上即可。 想要查询更多的信息， 。 Python代码，将在Raspberry Pi上实现。 想要查询更多的信息， 。 资料下载 访问有关P3系统的所有MATLAB代码。 可以通过运行Main.m获得预测。 所有其他功能也必须存在。 要获取天气预报，请运行AcquireWeather.m 。 您必须提供API密钥才能获得10天的天气预报。 关于守则 下图突出显示了MATLAB代码的输入和输出。 输入数据 为了预测光伏系统的发电功率，必须提供三个输入： （1）天气预报：这是从在线服务提供商处获得的（例如，Weather Underground）。 在此模型中，使用了1天分辨率的10天预测。 预测必须涵盖训练和预测期。 温度和阴天是代码的关键天气参数。 （2）光伏系统参数：包括位置，方向和技术参数。 （3）历史光伏系统的发电：通过连接到光伏模块的能源监控

sl 用于概率预测的Python包 v0.0.2 安装 该软件包支持Python 3.6、3.7、3.8和3.9 通过PyPI安装 运行pip install pysloth 从存储库安装 使用SSH克隆回购git clone git@github.com:PySloth/pysloth.git 将目录更改为README.md （此文件）所在的位置，然后运行pip install . 快速开始 下面的代码示例显示了运行中的scpd和ccpd from pysloth import scpd_function , ccpd_function import numpy as np import statsmodels . api as sm np . random . seed ( 142 ) n = 1000 # training set m = int ( 0.8 * n ) #

Matlab程式码资料夹结构 Cross_Validation_code_Matlab 它包含使用交叉验证方法调整和计算预测以估计预测模型的性能所需的所有代码（Matlab）。 更准确地说，它有助于我们确定模型的最佳参数。 CRPS_code_Matlab 它包含使用连续等级概率评分所需的所有代码（Matlab）。 它是与概率预测系统有关的验证工具，并且是突出显示清晰度和校准预测的数量。 数据_2016.xlsx 它包含最终数据集。 之前已使用python对其进行了清理（请参阅python_script ）。 加利西亚的风力发电数据集包含52123个有效数据点（从2016年1月1日到2016年12月31日）。 Functions_code_Matlab 它包含了本研究中使用的其他功能。 GL_transform函数对应于广义logit变换，而IGL_transform函数对应于逆广义logit变换。 Graphic_illustrations_code_Matlab 它包含获得一些图形插图所必需的代码（Matlab），这些插图已存在于硕士论文中。 MAE_RMSE_code_Matla

NGBoost：用于概率预测的自然梯度提升 ngboost是一个Python库，实现了“自然梯度增强”，如。 它建立在，旨在针对适当的评分规则，分布和基础学习者的选择进行扩展和模块化。 在此可以对NGBoost的基本方法进行详尽的介绍。 安装 via pip pip install --upgrade ngboost via conda-forge conda install -c conda-forge ngboost 用法 波士顿住房数据集上的概率回归示例： from ngboost import NGBRegressor from sklearn . datasets import load_boston from sklearn . model_selection import train_test_split from sklearn . metrics import mean_squared_error X , Y = load_boston ( True ) X_train , X_test , Y_train , Y_test = train_test_split

概率预测工具 根据团队交付时间分布预测一堆故事需要多长时间 为 Sky Network Services Hack 日创建 积压与进展 您可以在我们的跟踪我们的努力和未来计划 资源 特洛伊·马格尼斯 迪米塔尔·巴卡尔吉耶夫#NoEstimates 使用蒙特卡罗模拟项目规划

光伏发电功率受自然环境影响具有明显的波动性、间歇性与随机性，对光伏发电进行短期功率的概率预测可以有效缓解给电网调度、能量管理等方面带来的诸多不利影响。提出一种基于改进深度受限玻尔兹曼机(RBM)算法的光伏发电短期功率概率预测模型，通过灰色关联系数法寻找待预测日的相似日，并利用遗传算法对RBM算法进行参数优化，避免模型参数寻优陷入局部最优，以提高预测模型的预测精度。仿真算例表明，所提模型可以更好地反映光伏发电功率的概率分布。