蒙特卡洛算法计算电力系统可靠度matlab程序

蒙特卡洛模拟法是一种模拟法，由电子计算机来模拟一个过程的实现，重复 一定次数，然后计算系统的风险指标。它是用随机数来模拟数学与物理问题以求其近似解的一种通用方法。它可以解决带有随机性的问题和确定性问题；处理具有指数型分布和非指数型分布的问题；以解决易于建立数学模型的问题和不能建立数学模型的问题或建立了数学模型而难以求得数值解的问题。

非序贯蒙特卡洛算法计算节点可靠度matlab程序

非序贯蒙特卡洛模拟法 通常被称为状态抽样法，它被广泛用在电力系统风险评估中。这个方法的依据是，一个系统状态是所有元件状态的组合，且每一元件状态可由对元件出现在该状态的概率进行抽样来确定。

马尔科夫链matlab可运行例子

计算一个简单电力系统的可靠度，并生成了随着时间1到600小时系统可靠度的变化。

matlab贝叶斯网络工具箱

安装 Matlab 代码 1.下载 FullBNT.zip 文件。 2.解压文件。 3.编辑"FullBNT/BNT/add_BNT_to_path.m"让它包含正确的工作路径。 4.BNT_HOME = 'FullBNT 的工作路径'; 5.打开 Matlab。 6.运行 BNT 需要 Matlab 版本在 V5.2 以上。 7.转到 BNT 的文件夹例如在 windows 下，键入 8.>> cd C:\kpmurphy\matlab\FullBNT\BNT 9.键入"add_BNT_to_path"，执行这个命令。添加路径。添加所有的文件夹在Matlab 的路径下。 10.键入"test_BNT"，看看运行是否正常，这时可能产生一些数字和一些警告信息。（你可以忽视它）但是没有错误信息。 仍有问题？你是否编辑了文件？仔细检查上面的步骤

马尔科夫链Matlab程序

马尔科夫链matlab程序包。马尔科夫链定义本身比较简单，它假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。举个形象的比喻，假如每天的天气是一个状态的话，那个今天是不是晴天只依赖于昨天的天气，而和前天的天气没有任何关系。当然这么说可能有些武断，但是这样做可以大大简化模型的复杂度，因此马尔科夫链在很多时间序列模型中得到广泛的应用，比如循环神经网络RNN，隐式马尔科夫模型HMM等，当然MCMC也需要它。 　　　　如果用精确的数学定义来描述，则假设我们的序列状态是...Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,......Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,...，那么我们的在时刻Xt+1Xt+1的状态的条件概率仅仅依赖于时刻XtXt，即： P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt) P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt) 　　　　既然某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态，那么我们只要能求出系统中任意两个状态之间的转换概率，这个马尔科夫链的模型就定了。我们来看看下图这个马尔科夫链模型的具体的例子。