基于HASM模型的高精度建模matlab仿真
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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 | %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 ); end figure ; 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:r for j = 1:c fprintf (fid, '%d ' ,data3( i , j )); end fprintf (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
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