基于HASM模型的高精度建模matlab仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

4.1HASM模型概述

4.2 HASM模型的数学表述

5.完整程序


1.程序功能描述

        本课题主要使用HASM进行高精度建模,主要对HASM模型进行介绍以及在实际中如何进行简化实现的。HASM原始的模型如下所示:

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A版本运行

3.核心程序

........................................................%第一类基本变量E(i,j) = 1 + (( f(i,j+1,n) - f(i,j-1,n) )/( 2*h ))^2;F(i,j) =     (( f(i,j+1,n) - f(i,j-1,n) )/( 2*h )) * (( f(i+1,j,n) - f(i-1,j,n) )/( 2*h ));G(i,j) = 1 + (( f(i,j+1,n) - f(i,j-1,n) )/( 2*h ))^2;%第二类基本变量L(i,j) = ( f(i+1,j,n) - 2*f(i,j,n) + f(i-1,j,n) )/(sqrt( 1 +  (( f(i,j+1,n) - f(i,j-1,n) )/( 2*h ))^2  +  (( f(i+1,j,n) - f(i-1,j,n) )/( 2*h ))^2));N(i,j) = ( f(i,j+1,n) - 2*f(i,j,n) + f(i,j-1,n) )/(sqrt( 1 +  (( f(i,j+1,n) - f(i,j-1,n) )/( 2*h ))^2  +  (( f(i+1,j,n) - f(i-1,j,n) )/( 2*h ))^2));%第三类基本变量               T1_11(i,j) = ( G(i,j) * ( E(i+1,j) - E(i-1,j) ) - 2*F(i,j)*( F(i+1,j) - F(i-1,j) ) + F(i,j)*( E(i,j+1) - E(i,j-1) ) )/( 4*( E(i,j)*G(i,j) - F(i,j)^2 )*h );T2_11(i,j) =(2*E(i,j) * ( F(i+1,j) - F(i-1,j) ) -   E(i,j)*( E(i,j+1) - E(i,j-1) ) - F(i,j)*( E(i+1,j) - E(i-1,j) ) )/( 4*( E(i,j)*G(i,j) - F(i,j)^2 )*h );T1_22(i,j) =(2*G(i,j) * ( F(i,j+1) - F(i,j-1) ) -   G(i,j)*( G(i+1,j) - G(i-1,j) ) - F(i,j)*( G(i,j+1) - G(i,j-1) ) )/( 4*( E(i,j)*G(i,j) - F(i,j)^2 )*h );T2_22(i,j) =(  E(i,j) * ( G(i,j+1) - G(i,j-1) ) - 2*F(i,j)*( F(i,j+1) - F(i,j-1) ) + F(i,j)*( G(i+1,j) - G(i-1,j) ) )/( 4*( E(i,j)*G(i,j) - F(i,j)^2 )*h );endfigure;
Fmin  = max(min(min(f(:,:,Interation))),0);
Fmax  = max(max(f(:,:,Interation)))/3;
clims = [Fmin,Fmax];
data3 = f(:,:,Interation);
imagesc(data3,clims);
title('HASM迭代后的结果');
axis square;%保存最后的计算结果
save result.mat data3%将数据保存到txt文件中
fid = fopen('savedat.txt','wt');
for i = 1:rfor j = 1:cfprintf(fid,'%d  ',data3(i,j));     endfprintf(fid,'\n');     
end
fclose(fid);16_016m

4.本算法原理

      HASM(Hierarchical Adaptive Statistical Modeling)模型是一种针对复杂系统高精度建模的方法,尤其适用于大规模、高维度数据的分析与预测。

4.1HASM模型概述

        HASM模型基于层次化与自适应统计思想,通过构建多层结构模型,自下而上地捕捉数据的不同尺度特征,并通过自适应机制调整模型参数以适应数据的复杂性和不确定性。该模型的核心特点包括:

  • 层次性:HASM模型将整个数据空间划分为多个层次,每一层代表一种特定的特征尺度。底层模型捕捉局部细节,高层模型则关注全局趋势和结构。

  • 自适应性:模型参数在训练过程中能够根据数据分布的特性自动调整,以达到最佳拟合效果。这种自适应性体现在模型选择、参数估计、误差校正等多个环节。

  • 统计性:HASM模型运用统计学原理对数据进行概率建模,通过最大化似然函数或最小化某种风险函数来确定最优模型参数。

4.2 HASM模型的数学表述

5.完整程序

VVV

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/803699.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

SQL注入利用学习 - 延时盲注

延时盲注原理 无法利用页面显示结果判断SQL注入是否执行成功,此时可以利用 SQL语句执行的延时 判断SQL是 否执行成功。 只要可以执行延时,那么就可以利用该注入技术。 sql时间类型的盲注本质是利用插入的SQL语句执行造成时间延迟,插入的SQ…

gpt科普1 GPT与搜索引擎的对比

GPT(Generative Pre-trained Transformer)是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型。它通过大规模的无监督学习来预训练模型,在完成这个阶段后,可以用于各种NLP任务,如文本生成、机器翻译、文本分类等。 以下是关…

【VUE】Vue3+Element Plus动态间距处理

目录 1. 动态间距调整1.1 效果演示1.2 代码演示 2. 固定间距2.1 效果演示2.2 代码演示 其他情况 1. 动态间距调整 1.1 效果演示 并行效果 并列效果 1.2 代码演示 <template><div style"margin-bottom: 15px">direction:<el-radio v-model"d…

【实用工具】使用飞书机器人监控工程日志

1.创建一个飞书群聊&#xff0c;设置-->群机器人-->添加机器人-->自定义机器人-->修改机器人名称-->添加 2.复制webhook地址 3.编写日志请求代码 import logging import requests import json import os from datetime import datetime import time import sub…

云平台和云原生

目录 1.0 云平台 1.1.0 私有云、公有云、混合云 1.1.1 私有云 1.1.2 公有云 1.1.3 混合云 1.2 常见云管理平台 1.3 云管理的好处 1.3.1 多云的统一管理 1.3.2 跨云资源调度和编排需要 1.3.3 实现多云治理 1.3.4 多云的统一监控和运维 1.3.5 统一成本分析和优化 1.…

【CSS】MDN

一、CSS构建 1.1 CSS选择器 1.1.1 元素选择器 标签不区分大小写 示例&#xff1a; span {background-color: yellow; }1.1.2 通用选择器 选择文档中所有内容&#xff0c;重置样式表中使用较多 鉴于div:first-child&#xff08;代表所有的div元素&#xff0c;并且是第一个…

【目标检测】-入门知识

1、回归与分类问题 回归问题是指给定输入变量(特征)和一个连续的输出变量(标签),建立一个函数来预测输出变量的值。换句话说,回归问题的目标是预测一个连续的输出值,例如预测房价、股票价格、销售额等。回归问题通常使用回归分析技术,例如线性回归、多项式回归、决策树…

小程序 SSL证书的重要性与选择

随着移动互联网的迅猛发展&#xff0c;微信小程序已成为众多企业和开发者连接用户的重要平台。然而&#xff0c;随之而来的是对数据安全和隐私保护的严峻挑战。在这一背景下&#xff0c;SSL证书的作用变得尤为重要&#xff0c;它为小程序提供了一个安全的通信管道&#xff0c;确…

ChromeDriver / Selenium-server

一、简介 ChromeDriver 是一个 WebDriver 的实现&#xff0c;专门用于自动化控制 Google Chrome 浏览器。以下是关于 ChromeDriver 的详细说明&#xff1a; 定义与作用&#xff1a; ChromeDriver 是一个独立的服务器程序&#xff0c;作为客户端库与 Google Chrome 浏览…

R语言数据可视化:ggplot2绘图系统

ggpolt2绘图系统被称为R语言中最高大上的绘图系统&#xff0c;使用ggplot2绘图系统绘图就像是在使用语法创造句子一样&#xff0c;把数据映射到几何客体的美学属性上。因此使用ggplot2绘图系统的核心函数ggplot来绘图必须具备三个条件&#xff0c;数据data&#xff0c;美学属性…

41---音频电路设计

视频链接 音频电路设计01_哔哩哔哩_bilibili 音频电路设计 1、音频基本介绍 1.1、设备 1.1.1、音频接口 型号&#xff1a;ABA-JAK-038-K44 电脑主机上的音频输出插口&#xff0c;一个是粉色的&#xff0c;用来连接麦克风或话筒&#xff0c;一个是绿色的&#xff0c;用来连…

智能工业电脑在智慧电力中实现全程实时监控与调控

可视化编程工业电脑在化工、石油、电力等行业过程控制领域扮演着越来越重要的角色。这些基于ARM架构设计的嵌入式工业计算机凭借其高性能、低功耗以及出色的实时处理能力&#xff0c;有效提升了各行业生产过程的安全性和效率。 钡铼技术ARMxy系列采用嵌入式Linux 系统开发的产品…

YUDAO源码中的正序倒序表格ElmentUI的实现,与后端的配合?

前端展示和实现&#xff1a; 1. elmentUI表格的定义 2. JS请求参数改造 <!-- 列表 --><el-table v-loading"loading" :data"list" sort-change"handleSortChange"><el-table-column label"Expiry Date" prop"…

Vue第三方组件使用

文章目录 一、组件传值二、elementui组件使用三、fontawesome图标 一、组件传值 1、父组件与孩子组件传值 在孩子组件中定义props属性&#xff0c;里面定义好用于接收父亲数据的变量。 孩子组件是Movie Movie.vue。注意看在Movie组件里面有props对象中的title和rating属性用…

flutter ListView在TabBar在Column在SingleChildScrollView

flutter ListView在TabBar在Column在SingleChildScrollView _大数据知识库 我得到的异常为A RenderBox object must have an explicit size before it can be hit-tested. Make sure that the RenderBox in question sets its size during layout. 解决办法&#xff1a;添加w…

LMDeploy 推理部署工具

一. 大模型部署面临的挑战 1. 计算量巨大 大模型参数量巨大&#xff0c;前向推理时需要进行大量计算。 2. 内存开销巨大 大模型在推理过程中&#xff0c;以FP16为例&#xff0c;20B模型仅加载参数就需40G显存&#xff0c;175B模型更是需要350G显存。同时在推理过程中&#xff…

项目中使用消息队列改进——基于RabbitMQ

使用 RabbitMQ 实现消息队列 导入依赖 <!--AMQP依赖&#xff0c;包含RabbitMQ--> <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId> </dependency> <!--防止消息转…

Jmeter如何录制https的系统性能脚本

在使用jmeter录制性能测试脚本时&#xff0c;会遇到网站为http和https两种情况&#xff0c;略有不同&#xff0c;下面介绍一下&#xff1a; 1.Jmeter录制http 1.测试计划–>添加–>非测试元件–>HTTP(S)测试脚本记录器 【HTTP(S)测试脚本记录器】有的版本叫【HTTP代…

基于ES-EKF的LiDAR/GNSS/IMU传感器融合轨迹估计(附项目源码)

基于改进EKF的LiDAR/GNSS/IMU传感器融合轨迹估计&#xff08;附项目源码&#xff09; 算法概述PredictionCorrectionES-EKF算法融合算法实现轨迹估计实验结果 最近在研究传感器融合&#xff0c;看到一个很好的开源项目&#xff0c;适合小白学习&#xff0c;为以后做传感器融合、…

.net 6 集成NLog

.net 6 webapi项目集成NLog 上代码step 1 添加nugetstep 2 添加支持step 3 添加配置文件 结束 上代码 step 1 添加nuget 添加nuget 包 Roc step 2 添加支持 修改program.cs var builder WebApplication.CreateBuilder(args); // 添加NLog日志支持 builder.AddRocNLog();ste…