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1?主要內容

2?部分程序

3?下載鏈接

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1?主要內容

這個程序《考慮時空相關性的風電功率預測誤差建模與分析》畫的圖片非常漂亮，和原文獻基本一致，但是實際上內容并未實現出來，主要就是利用現有的風電預測的數據和結果做了相關的圖，大家不要白花錢，今天把這個程序免費分享給大家，大家可以學習一下畫圖技巧以及數據分析方面的知識。

ps：原程序的95%置信區間是采用均值加減標準差是不對的，已經更正過來，應該增加1.96的系數，程序包附上了置信區間和均值標準差的關系說明。

2?部分程序

    %% 清空環境變量
clc
clear all;
%% 提取數據 
data=xlsread('實驗數據.xlsx',1);
?
%% 提取對應各段中點位置處的誤差值
error_fenbu_1=[];
for i=1:size(data,1)if data(i,3)>=220 && data(i,3)<=240error_fenbu_1(i)=data(i,8);elseerror_fenbu_1(i)=0;end
end
error_1=error_fenbu_1(find(error_fenbu_1~=0));
error_fenbu_2=[];
for i=1:size(data,1)if data(i,3)>=670&&data(i,3)<=690;error_fenbu_2(i)=data(i,8);else error_fenbu_2(i)=0;end
end  
error_2=error_fenbu_2(find(error_fenbu_2~=0));
?
error_fenbu_3=[];
for i=1:size(data,1)if data(i,3)>=1128 && data(i,3)<=1148;error_fenbu_3(i)=data(i,8);else error_fenbu_3(i)=0;end
end
error_3=error_fenbu_3(find(error_fenbu_3~=0));
error_fenbu_4=[];
for i=1:size(data,1)if data(i,3)>=1585&&data(i,3)<=1605;error_fenbu_4(i)=data(i,8);else error_fenbu_4(i)=0;end
end  
error_4=error_fenbu_4(find(error_fenbu_4~=0));
error_fenbu_5=[];
for i=1:size(data,1) if data(i,3)>=2040&&data(i,3)<=2060;error_fenbu_5(i)=data(i,8);else   error_fenbu_5(i)=0;end
end
error_5=error_fenbu_5(find(error_fenbu_5~=0));
?
error_fenbu_6=[];
for i=1:size(data,1) if data(i,3)>=2495 && data(i,3)<=2515;error_fenbu_6(i)=data(i,8);else   error_fenbu_6(i)=0;end
end
error_6=error_fenbu_6(find(error_fenbu_6~=0));
error_fenbu_7=[];
for i=1:size(data,1)  if data(i,3)>=2950&&data(i,3)<=2970;error_fenbu_7(i)=data(i,8);else   error_fenbu_7(i)=0;end
end 
error_7=error_fenbu_7(find(error_fenbu_7~=0));
error_fenbu_8=[];
for i=1:size(data,1)  if data(i,3)>=3406 && data(i,3)<=3426;error_fenbu_8(i)=data(i,8);   else   error_fenbu_8(i)=0;end
end 
error_8=error_fenbu_8(find(error_fenbu_8~=0));
error_fenbu_9=[];
for i=1:size(data,1)  if data(i,3)>=3860&&data(i,3)<=3880;error_fenbu_9(i)=data(i,8); else   error_fenbu_9(i)=0;end
end 
error_9=error_fenbu_9(find(error_fenbu_9~=0));
error_fenbu_10=[];
for i=1:size(data,1)  if data(i,3)>=4317&&data(i,3)<=4337;error_fenbu_10(i)=data(i,8); else   error_fenbu_10(i)=0;end
end 
error_10=error_fenbu_10(find(error_fenbu_10~=0));
?
%% 擬合分布—求取t分布參數進行擬合
error_values=-3000:0.5:3000;
pd_1= fitdist(error_1','tLocationScale');
desity_1= pdf(pd_1,error_values);
pd_2= fitdist(error_2','tLocationScale');
desity_2= pdf(pd_2,error_values);
pd_3= fitdist(error_3','tLocationScale');
desity_3= pdf(pd_3,error_values);
pd_4= fitdist(error_4','tLocationScale');
desity_4= pdf(pd_4,error_values);
pd_5= fitdist(error_5','tLocationScale');

3?下載鏈接