基于MATLAB的蒙特卡洛方法对可靠度的计算.doc

详细介绍蒙特卡洛方法。希望对大家能有帮助。希望大家喜欢

序贯蒙特卡洛matlab代码受控SMC 这些文件夹包含MATLAB代码，这些代码实现了Jeremy Heng，Adrian Bishop，George Deligiannidis和Arnaud Doucet的arXiv报告“受控顺序蒙特卡洛”的数值结果。 StateSpaceModels /和StaticModels /文件夹包含与每个数值示例相对应的子文件夹。 每个子文件夹都有一个README.txt文件，该文件将说明如何在其中运行脚本。

回归参数估计 使用不同方法的回归模型中参数估计的R代码： 最小二乘 梯度下降 大都会-哈丁斯 使用JAGS进行吉布斯采样 该代码用于具有一个预测变量的线性回归问题（单变量回归）。 目的是通过一个简单的示例并为所有方法提供基本实现，以介绍机器学习中广泛使用的重要方面，例如梯度下降和蒙特卡洛方法。 此博客文章中介绍了不同的方法和代码： :

第4课 强化学习中的蒙特卡洛方法

【jupyter notebook】强化学习中的蒙特卡洛方法-算法实现笔记

初学python，以概率的方法——蒙特卡洛方法求圆周率，以此练手

2.坎雷渔业公司的初步分析 定义两个随机变量： PR=岩石港的鳕鱼价格, D=停靠岩石港坎雷面临的需求量, 记F为停靠岩石港的日利润，那么有： 其中，PR~N(3.65, 0.202)，D的分布如表1所示。 更简洁的表达上面5个问题： (a) F的概率密度函数是什么形状？ (b) P（F>1375）是多少？(c) P（F<0）是多少？ (d) F的期望值是多少？(e) F的标准差是多少？ 上面5个问题均与F有关，而F是两个随机变量乘积的函数，它的分布用前面的方面不易求得，我们必须运用新的方法。

电动汽车的充电负荷预测在电动汽车的推广过程中发挥着重要的作用。为了克服现有方法中部分参数设置主观、预测模型与用户随机性驾驶行为匹配欠缺的不足，将电动汽车进行细致分类，通过建立充电负荷预测影响因素的概率模型，利用概率统计学和蒙特卡洛模拟方法提出了基于时刻充电概率的负荷预测模型。利用科学分析得到的日行驶里程代替主观给定的起始电荷状态(SOC)以推导充电时长，利用更具随机性的时刻充电概率代替计算得到的充电时段来确定充电负荷。以某市为例，预测了相关电动汽车的日负荷曲线，并与常用负荷预测方法的结果进行对比，验证了所提负荷预测方法能够科学地预测用户的充电负荷，能够为电网及用户的电能管理策略提供可靠的依据。

《蒙特卡洛方法在系统工程中的应用》作者（以）杜比（Dibi，A.），译者卫军胡。出版社，西安交通大学出版社。 蒙特卡洛方法是分析现实世界中工业问题的一种重要方法，它不必为了对问题进行简化而做出各种不现实的假设，而这些假设是确定性数学模型所不可避免的。本书介绍了一种研究系统动态行为的统一方法，其中蒙特卡洛方法是求解复杂现实问题的一种工具。这种综合性的方法把先前各种独立的技术、方法，比如产品的可靠性、维护需要、备件可用性等等成功地结合在一起。作者指出，使用这种方法能够提高效率。