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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#xff0c;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…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,j1,n) - f(i,j-1,n) )/( 2*h ))^2;F(i,j) (( f(i,j1,n) - f(i,j-1,n) )/( 2*h )) * (( f(i1,j,n) - f(i-1,j,n) )/( 2*h ));G(i,j) 1 (( f(i,j1,n) - f(i,j-1,n) )/( 2*h ))^2;%第二类基本变量L(i,j) ( f(i1,j,n) - 2*f(i,j,n) f(i-1,j,n) )/(sqrt( 1 (( f(i,j1,n) - f(i,j-1,n) )/( 2*h ))^2 (( f(i1,j,n) - f(i-1,j,n) )/( 2*h ))^2));N(i,j) ( f(i,j1,n) - 2*f(i,j,n) f(i,j-1,n) )/(sqrt( 1 (( f(i,j1,n) - f(i,j-1,n) )/( 2*h ))^2 (( f(i1,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(i1,j) - E(i-1,j) ) - 2*F(i,j)*( F(i1,j) - F(i-1,j) ) F(i,j)*( E(i,j1) - 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(i1,j) - F(i-1,j) ) - E(i,j)*( E(i,j1) - E(i,j-1) ) - F(i,j)*( E(i1,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,j1) - F(i,j-1) ) - G(i,j)*( G(i1,j) - G(i-1,j) ) - F(i,j)*( G(i,j1) - 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,j1) - G(i,j-1) ) - 2*F(i,j)*( F(i,j1) - F(i,j-1) ) F(i,j)*( G(i1,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 HASMHierarchical 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
