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基本粒子群 - 副本

于 2020-06-28 发布

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代码说明：

说明：对IEEE33节点系统进行配电网重构，利用基本粒子群迭代优化，采用前推回代计算潮流，有中文注释，是初学者必备的程序教程(Reconfiguration of the distribution network of the IEEE33 node system, using the basic particle swarm iterative optimization, using the pre-push back to the calculation of the trend, with Chinese annotations, is a must-have program for beginners)

文件列表：

基本粒子群 - 副本\fitness1.m, 8831 , 2018-05-03
基本粒子群 - 副本\maing.m, 1808 , 2018-05-02
基本粒子群 - 副本\matrixH.m, 2899 , 2015-04-17
基本粒子群 - 副本, 0 , 2018-07-10

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均值变点是统计学中常用的变点分析方法，其主要思想如下：假设有一组数据，随着某个指标变化（增大），其值逐渐增加并趋于稳定，如何判断在这个过程中是否出现了突变的情况，异样的情况？均值变点分析方法提供了一种思路，大概如下： 1 计算总的均值和方差； 2 循环将这组有序数据分成两组，X1，X2 计算各组的均值和方差，计算总方差与分组方差之和的差； 3 得到变点(The change point of mean is a commonly used change point analysis method in statistics. Its main ideas are as follows: If there is a set of data, as a certain index changes (enlargement), its value increases gradually and tends to be stable. How to judge whether there is a sudden change in the process and the unusual situation? The mean change point analysis method provides a way of thinking, which is as follows: 1 the total mean and variance are calculated. The 2 cycle divides the ordered data into two groups, X1, X2. Calculate the mean and variance of each group. The difference between the sum of the total variance and the group variance is calculated. 3 get a change point)

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