高维小样本

小样本场景下的光伏预测其实挺棘手的，尤其刚上线的电站，数据少得可怜。双层神经网络这招就挺有意思，把传统网络一拆为二，每层结构更精简，思路也清晰多了。再加上单步预测，输入输出都减负，响应也快，模型整体也更稳定。 影响光伏发电的因素本来就挺多，像天气、光照啥的。作者就巧妙地用了统计把天气因子融合进网络里，减少了建模的复杂度。你要是用过常规的神经网络预测，会发现这个改法还挺实用。 文末还用了真实数据验证过，结果也还不错，精度稳，数据需求也降了不少。适合那种数据刚起步的项目，友好。想做初步部署或者快速测试的可以试试看。 对了，想延伸了解的话，有几个还蛮对口的资源，像是 BP 神经网络光伏预测，还有个

Epps-Pulley 检验是基于 GB/T 4882-2001 的一个统计方法，适用于 n≥8 的样本。这个检验方法在进行小样本数据时，尤其是在有限的样本量下，能比较可靠的统计结果。如果你有相关的小样本数据需要检验，这个方法蛮适合的。你可以通过 SAS、SPSS 等工具来实现，方法也比较简单，只需要对数据进行规范即可。值得注意的是，如果样本量过小，这个方法的精度会受到影响，所以使用时要谨慎。，Epps-Pulley 检验对于某些特殊场景下的数据还是挺实用的，是当数据量不大时，能为你的一种不错的选择。

高维数据的 DCT 降维预，真的是个挺好用的小技巧。DCT原本是用在图像压缩上的，讲究的是“能量聚集”，也就是说能把大部分有用信息集中到少数几个系数里。你拿它来做降维之前的，效果还挺惊喜的，维数一下子就下去了。 DCT 的保距特性，在降维场景里也挺重要的。它不会随便把数据间的距离关系搞乱，换句话说，结构还在。尤其是遇到超高维的情况，比如几百上千维，直接上降维算法容易跑飞，加个 DCT，后面起来就轻松不少。 实验数据也有支撑：加入 DCT 之后不仅加快了速度，还能缓和噪声带来的干扰。像你做聚类或者分类那种结构依赖型的，这个预会蛮有的。要注意的一点是，DCT 后的数据，最好做个归一化再往下喂，不然

MW1cdf是一个用于计算具有连续累积分布的两个随机变量的Mann-Whitney U的概率的Matlab函数。该函数基于Mann-Whitney（1947年）的方法，特别适用于样本大小较小的情况（n1和n2 <= 7）。对于更大的样本量，建议考虑使用MW2cdf函数，以避免较长的运行时间。

Tucker分解工具包：释放高维数据的潜能 Tucker分解作为一种强大的张量分解技术，能够有效地对高维数据进行分析和处理。此工具包提供了高效的算法和工具，帮助您轻松实现： SVD分解: 对高维数据进行降维，提取关键特征。 多重因子分析: 探索数据中的潜在结构和关系。 张量分解: 将高维数据分解为多个低维因子，便于分析和解释。 应用领域: 推荐系统 图像处理 自然语言处理 生物信息学 使用Tucker分解工具包，您将能够： 发现数据中的隐藏模式 提高数据分析效率 构建更精准的预测模型 立即探索Tucker分解工具包，解锁高维数据分析的无限可能！

嘿，今天给推荐一个超级实用的 Matlab 工具——vectorindex。它在高维数组时，效率挺高的，尤其是当你需要在索引向量指定的地方计算 n 维数组时。简单来说，vectorindex(A, v)的作用就相当于A(1, 3, 1)，但它利用线性索引来提高速度，省去了繁琐的for循环。对于那些需要高效计算的高维张量有用，，向量和矩阵也能完美支持。使用起来既方便又省时，适合 Matlab 开发者！如果你在做数据、机器学习，或者涉及到高维数据的工作，vectorindex会是你得心应手的小工具。顺带一提，如果你对其他高维数学也感兴趣，相关的教程和工具也有不少，比如N 维 Voronoi 图，如

随着数据维度的增加，高维数据降维问题变得尤为重要。MATLAB提供了丰富的功能，使得LASSO算法在高维数据集上得以有效实现。

MATLAB多维字典类（MultiDimensionalDictionary），简称为MDD，是一款MATLAB工具，用于管理科学数据分析中经常出现的高维数据。 MDD扩展了MATLAB单元格和矩阵的核心功能，允许使用更高级的标记和索引选项。它可用于管理多维数据，包括：- N维表（二维MDD对象相当于表）- 使用字符串和正则表达式建立索引的矩阵或单元格数组- 将多个键与一个值关联的地图/字典 示例：

在处理高维数组时，经常会遇到NaN值或无效数据，这些数据可能会影响分析结果的准确性。为了有效处理这些问题，需要找到NaN值的位置并进行相应的数据处理，例如删除这些无效数据或者进行数据插值处理，以确保分析的准确性和可靠性。

方差S²（样本）的定义为：