Error in BiCopSelect(data.copula, criterion = "AIC", select = 4, steps = 5) : could not find function "BiCopSelect"

时间: 2024-03-17 08:41:59 浏览: 136
这个错误提示的意思是程序无法找到名为"BiCopSelect"的函数。这可能是因为该函数所在的包没有被正确加载。您需要先加载该包，然后再尝试运行该函数。您可以使用以下代码加载包： ```R library(Copula) ``` 如果您已经加载了这个包，但仍然出现这个错误提示，那么可能是因为您的R版本太旧，无法使用该函数。请确保您的R版本是最新的，并尝试更新Copula包。
相关问题

Error in bb1Copula(param = 0.5, dim = 2) : could not find function "bb1Copula"

这个错误提示表示你调用了一个名为 bb1Copula 的函数，但是 R 无法找到这个函数。可能是因为该函数所在的包没有被加载或安装。你可以尝试通过以下命令安装和加载 Copula 包来解决这个问题： ```r install.packages("Copula") library(Copula) ``` 安装和加载成功后，bb1Copula 函数应该就可以被调用了。

parameter at boundary ==> returning indepCopula() parameter at boundary ==> returning indepCopula() Error in bb1Copula(dim = ncol(returns), param = 0.5) : could not find function "bb1Copula"

这个错误是因为你运行的代码中缺少了对应的函数 "bb1Copula"。你需要先安装并加载对应的包来解决这个问题。你可以使用以下代码安装 "copula" 包并加载它： ``` install.packages("copula") library(copula) ``` 然后，你可以再次运行代码，这个错误应该就会被解决了。
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然后，我们可以使用copula.fit函数来拟合不同的Copula模型，获取每个模型的参数估计和对应的AIC值。在Matlab中，这个过程可能类似以下代码片段： matlab % 假设数据存储在矩阵U中，U的每一列代表一个变量的...
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Patton_copula_toolbox.rar_Patto_copula_interior5ru_matlab copula

matlab 的copula工具包（里面包含常见的copula的编程代码）
zip

aic_account_AIC_copulaAIC_copula函数_copula拟合_copula.zip

本压缩包文件"aic_account_AIC_copulaAIC_copula函数_copula拟合_copula.zip"显然与Copula理论及其在实际中的应用相关，尤其是涉及到了AIC（Akaike Information Criterion）和函数拟合的过程。接下来，我们将深入...

Error in stopifnot(dim(copula) == ncol(u)) : no slot of name "fit" for this object of class "fitCopula"

这个错误可能是因为您在R语言中使用了copula函数，并且传递给该函数的参数不正确。具体来说，您可能没有正确指定copula函数的输入参数，或者您可能使用了一个不正确的对象或数据类型。请确保您已正确指定copula函数...

> bb1_copula <- BB1Copula(param = 0.5, dim = 2) Error in BB1Copula(param = 0.5, dim = 2) : unused argument (dim = 2)

BB1Copula() 函数并不支持 dim 参数。如果你想创建一个二维的 BB1 copula 对象，可以直接使用 BB1Copula() 函数，不需要指定维度参数。你可以使用以下命令创建一个 BB1 copula 对象： r library...

Error in fitcopula(myCopula, data = pobs(resid), method = "ml") : 不是所有的is.function(copula)都是TRUE

这个错误通常是因为 fitcopula 函数的第一个参数不是 R copula 包中的一个对象导致的。请确保您传递给 fitcopula 函数的第一个参数是一个 R copula 包中的对象。以下是一个使用 Gaussian copula 进行拟合的例子： ...

from statsmodels.distributions.copula.elliptical import GaussianCopula model=GaussianCopula().fit(data)

您好！欢迎使用ChitGPT进行AI对话。关于您的问题，ChitGPT是由CSDN...针对您的代码，是使用statsmodels库中的GaussianCopula模块来实现高斯Copula分布模型的拟合，并将数据集data放入该模型中进行训练。感谢您的提问！

from pycopula.copula import TCopula 报错：ImportError: cannot import name 'TCopula' from 'pycopula.copula' (D:\Anaconda\lib\site-packages\pycopula\copula.py)

这个错误通常是因为 pycopula 库版本太老，导致 TCopula 类没有被正确导入。请尝试使用以下命令更新 pycopula 库： pip install -U pycopula 如果更新后仍然无法导入 TCopula 类，请检查一下是否...

我正在编辑【python】代码，遇到了 __init__(): incompatible function arguments. The following argument types are supported: 1. __init__(self, d: int) -> None Invoked with types: pyvinecopulib.Vinecop, kwargs = { data: ndarray, family_set: list } ，请帮我检查并改正错误点。我的原始代码如下： @staticmethod def fit_vine_copula( data: pd.DataFrame, families: list = ["t", "clayton", "gumbel"] ) -> Tuple[Vinecop, pd.DataFrame]: """构建Vine-Copula模型并计算尾部依赖""" # 数据标准化 scaler = lambda x: (x - x.mean()) / x.std() data_norm = data.apply(scaler) # 模型拟合 vine = Vinecop(data=data_norm.values, family_set=families) # 尾部依赖矩阵 tail_dep = pd.DataFrame( vine.tail_dependence(), index=data.columns, columns=data.columns ) return vine, tail_dep

用户提供的代码在fit_vine_copula方法中使用了Vinecop(data=data_norm.values, family_set=families)，但根据错误提示，Vinecop的__init__方法只接受一个整数参数d。这说明用户可能在初始化Vinecop对象时参数传递有...

可以变动dim = data.shape[1] # 获取变量维度 vine = Vinecop(d=dim) vine.fit(data_norm.values, family_set=families) 可以在原有基础上进行修改吗？@staticmethod def fit_vine_copula( data: pd.DataFrame, families: list = ["t", "clayton", "gumbel"] ) -> Tuple[Vinecop, pd.DataFrame]: """构建Vine-Copula模型并计算尾部依赖""" # 数据标准化 scaler = lambda x: (x - x.mean()) / x.std() data_norm = data.apply(scaler) # 模型拟合 vine = Vinecop(data=data_norm.values, family_set=families) # 尾部依赖矩阵 tail_dep = pd.DataFrame( vine.tail_dependence(), index=data.columns, columns=data.columns ) return vine, tail_dep

families += [f"survival {f}" for f in ["clayton", "gumbel"]] 3. **拟合参数控制** python vine.fit( data_norm, family_set=families, trunc_level=3, # 截断层数，控制模型复杂度 select_threshold...

@staticmethod def fit_vine_copula( data: pd.DataFrame, families: list = ["t", "clayton", "gumbel"] ) -> Tuple[Vinecop, pd.DataFrame]: """构建Vine-Copula模型并计算尾部依赖""" # 数据标准化 scaler = lambda x: (x - x.mean()) / x.std() data_norm = data.apply(scaler) # 模型拟合 vine = Vinecop(data=data_norm.values, family_set=families) # 尾部依赖矩阵 tail_dep = pd.DataFrame( vine.tail_dependence(), index=data.columns, columns=data.columns ) return vine, tail_dep中潜在的错误，以及修改方法

data_rank = data.apply(lambda x: rankdata(x, method='average') / (len(x) + 1)) 这样每个变量都会被转换为均匀分布。 2. 检查family_set参数是否正确。比如，在pyvinecopulib中，支持的家族包括"clayton", ...

ImportError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp/ipykernel_16856/186815882.py in <module> ----> 1 from pycopula.copula import GaussianCopula, TCopula, ClaytonCopula, FrankCopula 2 from pycopula.visualization import hist_2d ImportError: cannot import name 'TCopula' from 'pycopula.copula' (D:\Anaconda\lib\site-packages\pycopula\copula.py)

这个错误提示与之前的类似，也是因为 pycopula 库版本太老，导致 TCopula 类没有被正确导入。请尝试使用以下命令更新 pycopula 库： pip install -U pycopula 如果更新后仍然无法导入 TCopula 类...

> bb1_copula <- BB1Copula(param = 0.5) Error in validObject(.Object) : 类别为“BB1Copula”的对象不对: Parameter and upper bound have non-equal length

这个错误可能是因为你在创建 BB1Copula 对象时，param 参数的长度与上限参数的长度不一致。BB1Copula 函数要求指定 param 参数的长度与 param 上限参数的长度相同。你可以通过以下代码来创建一个参数为 ...

%% 初始设置 clear; clc; close all; rng(0); % 设置随机种子以保证结果可重现 warning('off', 'all'); % 关闭所有警告 %% 1. 从Excel文件读取数据 (修复部分：添加数据清理) % 指定Excel文件路径 excel_file = "C:\Users\汤伟娟\Desktop\data.xlsx"; % 修改为实际路径 % 读取数据 data = xlsread(excel_file); % 移除包含NaN的行 valid_rows = ~any(isnan(data(:,2:3)), 2); data = data(valid_rows, :); years = data(:,1); % 第一列：年份 x1 = data(:,2); % 第二列：风速 x2 = data(:,3); % 第三列：温度（含负值） % 显示数据基本信息 fprintf('数据读取完成，共 %d 条记录\n', length(x1)); fprintf('风速范围: %.2f 到 %.2f m/s\n', min(x1), max(x1)); fprintf('温度范围: %.2f 到 %.2f °C\n', min(x2), max(x2)); %% 2. 计算Kendall tau相关系数 n = length(x1); tau = corr(x1, x2, 'type', 'Kendall'); fprintf('Kendall tau 相关系数: %.4f\n', tau); %% 3. 边缘分布拟合 % 风速边缘分布 - 使用广义极值分布 (GEV) fprintf('\n===== 风速边缘分布 =====\n'); fprintf('分布类型: 广义极值分布 (GEV)\n'); % 拟合GEV分布 pd1 = fitdist(x1, 'GeneralizedExtremeValue'); y_cdf1 = cdf(pd1, x1); fprintf('参数: k = %.4f, sigma = %.4f, mu = %.4f\n', pd1.k, pd1.sigma, pd1.mu); % 温度边缘分布 - 使用混合高斯分布 (GMM) fprintf('\n===== 温度边缘分布拟合 (混合高斯分布) =====\n'); % 确定最佳混合分量数 (1-5) best_bic = Inf; % 使用BIC代替AIC best_gmm = []; best_k = 1; for k = 1:5 try options = statset('MaxIter', 1000, 'TolFun', 1e-6); gmm = fitgmdist(x2, k, 'Options', options, 'Replicates', 5); % 手动计算BIC logL = gmm.NegativeLogLikelihood * -1; % 获取正对数似然 numParams = 3*k - 1; % 参数数量: k个均值 + k个方差 + (k-1)个混合比例 bic_val = -2*logL + numParams*log(n); fprintf('分量数: %d, BIC: %.4f\n', k, bic_val); if bic_val < best_bic best_bic = bic_val; best_gmm = gmm; best_k = k; end catch ME fprintf('分量数 %d 拟合失败: %s\n', k, ME.message); end end if isempty(best_gmm) error('所有混合高斯分布拟合失败，请尝试其他分布类型'); end pd2 = best_gmm; fprintf('\n最优混合高斯分布: %d 个分量, BIC = %.4f\n', best_k, best_bic); disp(pd2); % 创建自定义CDF函数用于混合高斯分布 gmm_cdf = @(x) arrayfun(@(val) cdf(pd2, val), x); % 计算温度CDF y_cdf2 = gmm_cdf(x2); % 绘制边缘分布拟合图 figure; subplot(2,1,1); hold on; histogram(x1, 20, 'Normalization', 'pdf', 'FaceColor', [0.7 0.7 0.9]); % 绘制GEV分布PDF x_values_wind = linspace(min(x1), max(x1), 200)'; pdf_values_wind = pdf(pd1, x_values_wind); plot(x_values_wind, pdf_values_wind, 'r-', 'LineWidth', 2); title('风速分布拟合 (GEV)'); xlabel('风速 (m/s)'); ylabel('概率密度'); legend('数据', 'GEV拟合', 'Location', 'best'); grid on; subplot(2,1,2); hold on; histogram(x2, 20, 'Normalization', 'pdf', 'FaceColor', [0.7 0.7 0.9]); % 绘制混合高斯分布PDF x_values_temp = linspace(min(x2), max(x2), 200)'; % 转换为列向量 pdf_values_temp = pdf(pd2, x_values_temp); plot(x_values_temp, pdf_values_temp, 'r-', 'LineWidth', 2); % 绘制各分量PDF if best_k > 1 colors = lines(best_k); for m = 1:best_k mu = pd2.mu(m); sigma = sqrt(pd2.Sigma(1,1,m)); % 修正协方差索引 weight = pd2.ComponentProportion(m); comp_pdf = weight * normpdf(x_values_temp, mu, sigma); plot(x_values_temp, comp_pdf, '--', 'Color', colors(m,:), 'LineWidth', 1); end end title(sprintf('温度分布拟合 (混合高斯分布, %d个分量)', best_k)); xlabel('温度 (°C)'); ylabel('概率密度'); if best_k > 1 legend_txt = cell(1, best_k+1); legend_txt{1} = '数据'; legend_txt{2} = '混合PDF'; for m = 1:best_k legend_txt{m+2} = sprintf('分量%d', m); end legend(legend_txt, 'Location', 'best'); else legend('数据', '拟合曲线'); end grid on; U = y_cdf1; V = y_cdf2; % 确保U和V在(0,1)范围内 (修复边界问题) eps = 1e-5; U = min(max(U, eps), 1-eps); V = min(max(V, eps), 1-eps); %% 4. Copula参数估计 fprintf('\n===== Copula参数估计 =====\n'); % Gaussian Copula rho_Gaussian = copulafit('Gaussian', [U(:), V(:)]); fprintf('Gaussian Copula 参数: rho = %.4f\n', rho_Gaussian); % t-Copula [rho_t, nuhat] = copulafit('t', [U(:), V(:)]); fprintf('t-Copula 参数: rho = %.4f, nu = %.4f\n', rho_t, nuhat); % Frank Copula rho_Frank = copulafit('Frank', [U(:), V(:)]); fprintf('Frank Copula 参数: alpha = %.4f\n', rho_Frank); % Gumbel Copula rho_Gumbel = copulafit('Gumbel', [U(:), V(:)]); fprintf('Gumbel Copula 参数: alpha = %.4f\n', rho_Gumbel); % Clayton Copula rho_Clayton = copulafit('Clayton', [U(:), V(:)]); fprintf('Clayton Copula 参数: alpha = %.4f\n', rho_Clayton); %% 5. 计算5种copula的BIC值 parameter_Gaussian = 1; CDF_Gaussian = copulacdf('Gaussian', [U(:), V(:)], rho_Gaussian); BIC_gaussian = -2*sum(log(CDF_Gaussian)) + log(n)*parameter_Gaussian; parameter_t = 2; CDF_t = copulacdf('t', [U(:), V(:)], rho_t, nuhat); BIC_t = -2*sum(log(CDF_t)) + log(n)*parameter_t; parameter_Frank = 1; CDF_Frank = copulacdf('Frank', [U(:), V(:)], rho_Frank); BIC_Frank = -2*sum(log(CDF_Frank)) + log(n)*parameter_Frank; parameter_Gumbel = 1; CDF_Gumbel = copulacdf('Gumbel', [U(:), V(:)], rho_Gumbel); BIC_Gumbel = -2*sum(log(CDF_Gumbel)) + log(n)*parameter_Gumbel; parameter_Clayton = 1; CDF_Clayton = copulacdf('Clayton', [U(:), V(:)], rho_Clayton); BIC_Clayton = -2*sum(log(CDF_Clayton)) + log(n)*parameter_Clayton; % 显示BIC值 fprintf('\n===== Copula BIC值 =====\n'); fprintf('Gaussian: %.4f\n', BIC_gaussian); fprintf('t: %.4f\n', BIC_t); fprintf('Frank: %.4f\n', BIC_Frank); fprintf('Gumbel: %.4f\n', BIC_Gumbel); fprintf('Clayton: %.4f\n', BIC_Clayton); %% 6. 计算经验Copula函数 [fx, xsort] = ecdf(x1); [fx1, x1sort] = ecdf(x2); U1 = spline(xsort(2:end), fx(2:end), x1); V1 = spline(x1sort(2:end), fx1(2:end), x2); % 定义经验Copula函数 C = @(u,v) mean((U1 <= u) & (V1 <= v)); CUV = arrayfun(@(i) C(U1(i), V1(i)), 1:numel(U))'; %% 7. 计算理论Copula函数值 C_Gaussian = copulacdf('Gaussian', [U(:), V(:)], rho_Gaussian); C_t = copulacdf('t', [U(:), V(:)], rho_t, nuhat); C_Frank = copulacdf('Frank', [U(:), V(:)], rho_Frank); C_Gumbel = copulacdf('Gumbel', [U(:), V(:)], rho_Gumbel); C_Clayton = copulacdf('Clayton', [U(:), V(:)], rho_Clayton); %% 8. 计算平方欧氏距离和RMSE d2_Gaussian = sum((CUV - C_Gaussian).^2); d2_t = sum((CUV - C_t).^2); d2_Frank = sum((CUV - C_Frank).^2); d2_Gumbel = sum((CUV - C_Gumbel).^2); d2_Clayton = sum((CUV - C_Clayton).^2); RMSE_Gaussian = sqrt(d2_Gaussian/n); RMSE_t = sqrt(d2_t/n); RMSE_Frank = sqrt(d2_Frank/n); RMSE_Gumbel = sqrt(d2_Gumbel/n); RMSE_Clayton = sqrt(d2_Clayton/n); % 显示RMSE值 fprintf('\n===== Copula RMSE值 =====\n'); fprintf('Gaussian: %.6f\n', RMSE_Gaussian); fprintf('t: %.6f\n', RMSE_t); fprintf('Frank: %.6f\n', RMSE_Frank); fprintf('Gumbel: %.6f\n', RMSE_Gumbel); fprintf('Clayton: %.6f\n', RMSE_Clayton); %% 9. 选择最优Copula（基于BIC和RMSE） BICs = [BIC_gaussian, BIC_t, BIC_Frank, BIC_Gumbel, BIC_Clayton]; RMSEs = [RMSE_Gaussian, RMSE_t, RMSE_Frank, RMSE_Gumbel, RMSE_Clayton]; copula_names = {'Gaussian', 't', 'Frank', 'Gumbel', 'Clayton'}; % 找到BIC最小和RMSE最小的Copula [~, idx_bic] = min(BICs); [~, idx_rmse] = min(RMSEs); fprintf('\n===== Copula选择结果 =====\n'); fprintf('最优Copula (BIC准则): %s (BIC=%.4f)\n', copula_names{idx_bic}, BICs(idx_bic)); fprintf('最优Copula (RMSE准则): %s (RMSE=%.6f)\n', copula_names{idx_rmse}, RMSEs(idx_rmse)); % 使用BIC准则选择的最优Copula optimal_copula = copula_names{idx_bic}; switch optimal_copula case 'Gaussian' rho = rho_Gaussian; copula_fun = 'Gaussian'; case 't' rho = rho_t; nu = nuhat; copula_fun = 't'; case 'Frank' rho = rho_Frank; copula_fun = 'Frank'; case 'Gumbel' rho = rho_Gumbel; copula_fun = 'Gumbel'; case 'Clayton' rho = rho_Clayton; copula_fun = 'Clayton'; end %% 10. 基于Copula的联合分布计算 % 设置合理的网格范围（风速固定为0-12，温度固定为-16到-8） wind_min = 0; % 风速最小值固定为0 wind_max = 12; % 风速最大值固定为12 temp_min = -16; % 温度最小值固定为-16 temp_max = -8; % 温度最大值固定为-8 fprintf('\n网格范围设置:\n'); fprintf('风速: %.2f 到 %.2f m/s\n', wind_min, wind_max); fprintf('温度: %.2f 到 %.2f °C\n', temp_min, temp_max); x11 = linspace(wind_min, wind_max, 100); % 风速网格 (0-12 m/s) x22 = linspace(temp_min, temp_max, 100); % 温度网格（固定范围-16到-8°C） % 初始化矩阵 ZZ = zeros(length(x22), length(x11)); % CDF PP = zeros(length(x22), length(x11)); % PDF RR = zeros(length(x22), length(x11)); % 联合重现期 Tongxian = zeros(length(x22), length(x11)); % 同现概率 Tongxian_RP = zeros(length(x22), length(x11)); % 同现重现期 fprintf('\n计算联合分布...\n'); progress = 0; total_iter = length(x11) * length(x22); for i = 1:length(x11) for j = 1:length(x22) % 计算当前进度 current_iter = (i-1)*length(x22) + j; if mod(current_iter, 1000) == 0 fprintf('进度: %.1f%%\n', 100*current_iter/total_iter); end % 风速CDF - 使用GEV分布 u1 = cdf(pd1, x11(i)); % 温度CDF - 使用混合高斯分布的自定义CDF函数 u2 = gmm_cdf(x22(j)); % 避免边界问题 eps = 1e-5; u1 = min(max(u1, eps), 1-eps); u2 = min(max(u2, eps), 1-eps); % 应用最优Copula switch optimal_copula case 'Gaussian' C_val = copulacdf('Gaussian', [u1, u2], rho); P_val = copulapdf('Gaussian', [u1, u2], rho); case 't' C_val = copulacdf('t', [u1, u2], rho, nu); P_val = copulapdf('t', [u1, u2], rho, nu); case 'Frank' C_val = copulacdf('Frank', [u1, u2], rho); P_val = copulapdf('Frank', [u1, u2], rho); case 'Gumbel' C_val = copulacdf('Gumbel', [u1, u2], rho); P_val = copulapdf('Gumbel', [u1, u2], rho); case 'Clayton' C_val = copulacdf('Clayton', [u1, u2], rho); P_val = copulapdf('Clayton', [u1, u2], rho); end ZZ(j,i) = C_val; PP(j,i) = P_val; RR(j,i) = 1/(1 - C_val); % 联合重现期 Tongxian(j,i) = 1 - u1 - u2 + C_val; % 同现概率 Tongxian_RP(j,i) = 1/Tongxian(j,i); % 同现重现期 end end fprintf('联合分布计算完成！\n'); [XX, YY] = meshgrid(x11, x22); %% 11. 可视化结果（在所有图形中添加ylim限制） % 1. 二维联合概率分布图（CDF等值线图） figure; contourf(XX, YY, ZZ, 15, 'ShowText', 'on'); colorbar; caxis([0 1]); xlabel('风速 (m/s)'); ylabel('温度 (°C)'); title(''); grid on; ylim([-16, -8]); % 添加温度范围限制 set(gcf, 'Position', [100, 100, 800, 600]); saveas(gcf, 'Joint_Probability_Distribution.png'); % 2. 二维联合概率密度图（PDF等值线图） figure; contourf(XX, YY, PP, 15, 'ShowText', 'on'); colorbar; xlabel('风速 (m/s)'); ylabel('温度 (°C)'); title(''); grid on; ylim([-16, -8]); % 添加温度范围限制 set(gcf, 'Position', [100, 100, 800, 600]); saveas(gcf, 'Joint_Probability_Density.png'); % 3. 联合重现期等值线图 figure; levels = [5, 10, 20, 50, 100, 200]; contourf(XX, YY, RR, levels, 'ShowText', 'on'); colorbar; xlabel('风速 (m/s)'); ylabel('温度 (°C)'); title('联合重现期 (年)'); grid on; ylim([-16, -8]); % 添加温度范围限制 set(gcf, 'Position', [100, 100, 800, 600]); saveas(gcf, 'Joint_Return_Period.png'); % 二维联合概率分布3D曲面图 figure; surf(XX, YY, ZZ, 'EdgeColor', 'none', 'FaceAlpha', 0.8); shading interp; colormap(jet); colorbar; caxis([0 1]); xlabel('风速 (m/s)'); ylabel('温度 (°C)'); zlabel('联合概率'); title('二维联合概率分布 (CDF 3D视图)'); view(30, 30); grid on; ylim([-16, -8]); % 添加温度范围限制 saveas(gcf, 'Joint_Probability_3D.png'); %% 12. 优化二维联合概率分布3D曲面图 figure; set(gcf, 'Position', [100, 100, 1000, 800], 'Color', 'white'); % 设置背景为白色 % 创建3D曲面图 s = surf(XX, YY, ZZ, 'EdgeColor', 'none', 'FaceAlpha', 0.85); shading interp; % 设置颜色映射 colormap(parula); % 使用更科学的parula色彩方案 c = colorbar('Location', 'eastoutside'); c.Label.String = '联合概率'; c.Label.FontSize = 20; c.Label.FontWeight = 'bold'; caxis([0 1]); % 设置坐标轴标签 xlabel('风速 (m/s)', 'FontSize', 20, 'FontWeight', 'bold'); ylabel('温度 (°C)', 'FontSize', 20, 'FontWeight', 'bold'); zlabel('联合概率', 'FontSize', 20, 'FontWeight', 'bold'); % 设置标题 title('', 'FontSize', 16, 'FontWeight', 'bold'); % 设置视角和光照 view(45, 35); % 调整到更优视角 light('Position', [10 10 10], 'Style', 'infinite'); lighting gouraud; % 使用Gouraud光照模型 s.FaceLighting = 'gouraud'; s.AmbientStrength = 0.3; s.DiffuseStrength = 0.8; s.SpecularStrength = 0.1; s.SpecularExponent = 25; s.BackFaceLighting = 'lit'; % 设置坐标轴范围和网格 xlim([0 8]); ylim([-16 -8]); % 确保温度范围在-16到-8 zlim([0 1]); grid on; set(gca, 'FontSize', 20, 'LineWidth', 1.5, 'Box', 'on', ... 'XMinorGrid', 'on', 'YMinorGrid', 'on', 'ZMinorGrid', 'on'); % 设置背景和视角 set(gca, 'Color', [0.95 0.95 0.95]); % 浅灰色背景 set(gcf, 'InvertHardcopy', 'off'); % 保持背景颜色 % 保存高质量图像 saveas(gcf, 'Enhanced_Joint_Probability_3D.png'); print('Enhanced_Joint_Probability_3D', '-dpng', '-r300'); % 300 DPI分辨率 % 设置默认字体大小 set(groot, 'defaultAxesFontSize', 20); % 创建图形 figure; scatter(CUV, C_Gaussian, 30, 'filled', 'MarkerFaceAlpha', 0.6); hold on; plot([0, 1], [0, 1], 'r-', 'LineWidth', 2); % 使用更安全的标签设置方式 xlabel('经验Copula'); ylabel('Gumbel Copula'); % 字符串连接 title(''); % 图形设置 grid on; axis equal; xlim([0, 1]); ylim([0, 1]); % 修正Position参数（注意逗号分隔） set(gcf, 'Position', [100, 100, 800, 600]); % 使用print保存高分辨率图像 print(gcf, 'Empirical_vs_Theoretical_Copula.png', '-dpng', '-r300'); %% 新增：三维联合概率密度图 % 计算网格上的边缘密度（修复维度问题） f1_vals = pdf(pd1, x11); % 风速边缘密度 (1x100) % 对于混合高斯分布，需要单独计算每个点的PDF f2_vals = arrayfun(@(t) pdf(pd2, t), x22); % 温度边缘密度 (1x100) % 创建边缘密度网格 [F1, F2] = meshgrid(f1_vals, f2_vals); % 计算联合概率密度 = copula密度 × 边缘密度1 × 边缘密度2 Joint_Density = PP .* F1 .* F2; % 绘制三维联合概率密度图 figure; set(gcf, 'Position', [100, 100, 1000, 800], 'Color', 'white'); s = surf(XX, YY, Joint_Density, 'EdgeColor', 'none', 'FaceAlpha', 0.85); shading interp; % 设置颜色映射 colormap(parula); c = colorbar('eastoutside'); c.Label.String = '联合概率密度'; c.Label.FontSize = 20; c.Label.FontWeight = 'bold'; % 设置坐标轴标签 xlabel('风速 (m/s)', 'FontSize', 20, 'FontWeight', 'bold'); ylabel('温度 (°C)', 'FontSize', 20, 'FontWeight', 'bold'); zlabel('联合概率密度', 'FontSize', 20, 'FontWeight', 'bold'); % 设置视角和光照 view(45, 35); light('Position', [10 10 10], 'Style', 'infinite'); lighting gouraud; s.FaceLighting = 'gouraud'; s.AmbientStrength = 0.3; s.DiffuseStrength = 0.8; s.SpecularStrength = 0.1; s.SpecularExponent = 25; s.BackFaceLighting = 'lit'; % 设置坐标轴范围和网格 xlim([0 8]); ylim([-16 -8]); grid on; set(gca, 'FontSize', 20, 'LineWidth', 1.5, 'Box', 'on'); % 设置背景 set(gca, 'Color', [0.95 0.95 0.95]); % 保存高质量图像 saveas(gcf, 'Joint_Probability_Density_3D.png'); print('Joint_Probability_Density_3D', '-dpng', '-r300'); %% 新增：三维联合概率密度图（优化配色） % 计算网格上的边缘密度 f1_vals = pdf(pd1, x11); % 风速边缘密度 (1x100) f2_vals = arrayfun(@(t) pdf(pd2, t), x22); % 温度边缘密度 (1x100) % 创建边缘密度网格 [F1, F2] = meshgrid(f1_vals, f2_vals); % 计算联合概率密度 = copula密度 × 边缘密度1 × 边缘密度2 Joint_Density = PP .* F1 .* F2; % 绘制三维联合概率密度图（优化配色） figure; set(gcf, 'Position', [100, 100, 1000, 800], 'Color', 'white'); s = surf(XX, YY, Joint_Density, 'EdgeColor', 'none', 'FaceAlpha', 0.9); shading interp; % 使用更美观的科学配色方案 - viridis（MATLAB内置） colormap(viridis); c = colorbar('eastoutside'); c.Label.String = '联合概率密度'; c.Label.FontSize = 20; c.Label.FontWeight = 'bold'; % 设置坐标轴标签 xlabel('风速 (m/s)', 'FontSize', 20, 'FontWeight', 'bold'); ylabel('温度 (°C)', 'FontSize', 20, 'FontWeight', 'bold'); zlabel('联合概率密度', 'FontSize', 20, 'FontWeight', 'bold'); % 设置视角和光照 view(40, 30); % 优化视角 light('Position', [-10 -10 10], 'Style', 'infinite'); light('Position', [10 10 10], 'Style', 'infinite'); lighting gouraud; s.FaceLighting = 'gouraud'; s.AmbientStrength = 0.4; % 增加环境光 s.DiffuseStrength = 0.7; s.SpecularStrength = 0.2; % 减少镜面反射 s.SpecularExponent = 15; s.BackFaceLighting = 'lit'; % 设置坐标轴范围和网格 xlim([0 12]); ylim([-16 -8]); zlim([0 max(Joint_Density(:))]); grid on; set(gca, 'FontSize', 20, 'LineWidth', 1.5, 'Box', 'on', ... 'GridAlpha', 0.3, 'MinorGridAlpha', 0.1); % 设置背景 set(gca, 'Color', [0.96 0.96 0.96]); % 更浅的灰色背景 % 添加标题和说明 title('风速与温度联合概率密度分布', 'FontSize', 22, 'FontWeight', 'bold'); % 保存高质量图像 saveas(gcf, 'Enhanced_Joint_Probability_Density_3D.png'); print('Enhanced_Joint_Probability_Density_3D', '-dpng', '-r300'); %% ...（前面代码保持不变）... %% 新增：油亮效果的三维联合概率密度图 % 计算网格上的边缘密度 f1_vals = pdf(pd1, x11); % 风速边缘密度 (1x100) f2_vals = arrayfun(@(t) pdf(pd2, t), x22); % 温度边缘密度 (1x100) % 创建边缘密度网格 [F1, F2] = meshgrid(f1_vals, f2_vals); % 计算联合概率密度 Joint_Density = PP .* F1 .* F2; % 创建油亮效果的三维图 figure; set(gcf, 'Position', [100, 100, 1200, 900], 'Color', 'black'); % 黑色背景增强对比度 s = surf(XX, YY, Joint_Density, 'EdgeColor', 'none', 'FaceAlpha', 1.0); shading interp; % 使用热金属配色方案 - 增强油亮感 colormap(hot); c = colorbar('eastoutside', 'Color', 'white'); c.Label.String = '联合概率密度'; c.Label.FontSize = 20; c.Label.FontWeight = 'bold'; c.Label.Color = 'white'; c.Color = 'white'; % 设置坐标轴标签（白色文字） xlabel('风速 (m/s)', 'FontSize', 20, 'FontWeight', 'bold', 'Color', 'white'); ylabel('温度 (°C)', 'FontSize', 20, 'FontWeight', 'bold', 'Color', 'white'); zlabel('联合概率密度', 'FontSize', 20, 'FontWeight', 'bold', 'Color', 'white'); % 设置坐标轴颜色 set(gca, 'XColor', [0.8 0.8 0.8], 'YColor', [0.8 0.8 0.8], 'ZColor', [0.8 0.8 0.8]); % 设置视角和光照 - 创建油亮效果的关键 view(35, 25); % 较低视角增强深度感 % 创建强烈的定向光源 light1 = light('Position', [-50 -30 50], 'Style', 'infinite'); light2 = light('Position', [30 40 20], 'Style', 'infinite'); light3 = light('Position', [0 0 100], 'Style', 'infinite'); % 顶部光源 % 增强镜面反射 - 实现"油亮"效果 s.FaceLighting = 'gouraud'; s.AmbientStrength = 0.1; % 低环境光增强对比度 s.DiffuseStrength = 0.5; % 中等漫反射 s.SpecularStrength = 1.0; % 高镜面反射强度 s.SpecularExponent = 100; % 高指数使高光更集中 s.SpecularColorReflectance = 0.8; % 增强高光颜色 s.BackFaceLighting = 'lit'; % 设置材质属性 - 增强光泽感 material shiny; % 设置坐标轴范围和网格 xlim([0 12]); ylim([-16 -8]); zlim([0 max(Joint_Density(:))]); grid on; set(gca, 'FontSize', 20, 'LineWidth', 1.5, 'Box', 'on', ... 'GridColor', [0.5 0.5 0.5], 'GridAlpha', 0.4); % 设置背景 set(gca, 'Color', [0.05 0.05 0.05]); % 深灰色背景 % 添加标题 title('风速与温度联合概率密度分布', 'FontSize', 24, 'FontWeight', 'bold', 'Color', 'white'); % 添加图例说明 annotation('textbox', [0.05, 0.02, 0.2, 0.05], 'String', '高光泽油亮效果', ... 'Color', 'white', 'EdgeColor', 'none', 'FontSize', 16, 'FontWeight', 'bold'); % 保存高质量图像 saveas(gcf, 'Oily_Joint_Probability_Density_3D.png'); print('Oily_Joint_Probability_Density_3D', '-dpng', '-r300'); %% 新增：油亮效果的对数变换三维图 log_Joint_Density = log10(max(Joint_Density, 1e-10)); % 避免log(0) figure; set(gcf, 'Position', [100, 100, 1200, 900], 'Color', 'black'); s = surf(XX, YY, log_Joint_Density, 'EdgeColor', 'none', 'FaceAlpha', 1.0); shading interp; % 使用铜色配色方案 - 增强金属感 colormap(copper); c = colorbar('eastoutside', 'Color', 'white'); c.Label.String = '对数联合概率密度 (log_{10})'; c.Label.FontSize = 20; c.Label.FontWeight = 'bold'; c.Label.Color = 'white'; c.Color = 'white'; % 设置坐标轴标签 xlabel('风速 (m/s)', 'FontSize', 20, 'FontWeight', 'bold', 'Color', 'white'); ylabel('温度 (°C)', 'FontSize', 20, 'FontWeight', 'bold', 'Color', 'white'); zlabel('对数联合概率密度 (log_{10})', 'FontSize', 20, 'FontWeight', 'bold', 'Color', 'white'); set(gca, 'XColor', [0.8 0.8 0.8], 'YColor', [0.8 0.8 0.8], 'ZColor', [0.8 0.8 0.8]); % 设置视角和光照 view(35, 25); light1 = light('Position', [-50 -30 50], 'Style', 'infinite'); light2 = light('Position', [30 40 20], 'Style', 'infinite'); light3 = light('Position', [0 0 100], 'Style', 'infinite'); % 增强镜面反射 s.FaceLighting = 'gouraud'; s.AmbientStrength = 0.1; s.DiffuseStrength = 0.5; s.SpecularStrength = 1.0; s.SpecularExponent = 100; s.SpecularColorReflectance = 0.8; s.BackFaceLighting = 'lit'; material shiny; % 设置坐标轴范围和网格 xlim([0 12]); ylim([-16 -8]); zlim([min(log_Joint_Density(:)) max(log_Joint_Density(:))]); grid on; set(gca, 'FontSize', 20, 'LineWidth', 1.5, 'Box', 'on', ... 'GridColor', [0.5 0.5 0.5], 'GridAlpha', 0.4); % 设置背景 set(gca, 'Color', [0.05 0.05 0.05]); % 添加标题 title('风速与温度联合概率密度对数变换', 'FontSize', 24, 'FontWeight', 'bold', 'Color', 'white'); % 保存高质量图像 saveas(gcf, 'Oily_Log_Joint_Probability_Density_3D.png'); print('Oily_Log_Joint_Probability_Density_3D', '-dpng', '-r300'); %% 12. 保存结果（原有代码保持不变） fprintf('\n保存结果...\n'); % ...（原有保存代码保持不变）... %% 12. 保存结果 fprintf('\n保存结果...\n'); % 保存最优Copula信息 copula_result = struct(); copula_result.optimal_copula = optimal_copula; copula_result.rho = rho; if strcmp(optimal_copula, 't') copula_result.nu = nu; end copula_result.BIC = BICs(idx_bic); copula_result.RMSE = RMSEs(idx_bic); copula_result.marginal_wind = pd1; copula_result.marginal_temp = pd2; copula_result.wind_dist_name = 'GEV分布'; copula_result.temp_dist_name = '混合高斯分布'; % 保存到MAT文件 save('copula_analysis_results.mat', 'copula_result', 'x1', 'x2', 'years', ... 'XX', 'YY', 'ZZ', 'PP', 'RR', 'Tongxian', 'Tongxian_RP'); fprintf('\n===== 分析完成 =====\n'); disp('最优Copula参数:'); disp(copula_result); 我要多加的是几种Copula的AIC值

我们将在代码中增加对AIC（赤池信息准则）的计算，并同时使用AIC和BIC来选择最优Copula。AIC的计算公式为：AIC = -2 * 对数似然 + 2 * 参数个数。在Copula中，对数似然可以通过Copula的概率密度函数（PDF）计算得到...

%% 初始设置 clear; clc; close all; rng(0); % 设置随机种子以保证结果可重现 warning(‘off’, ‘all’); % 关闭所有警告 % 设置全局字体为Times New Roman set(0, ‘DefaultAxesFontName’, ‘Times New Roman’); set(0, ‘DefaultTextFontName’, ‘Times New Roman’); set(0, ‘DefaultLegendFontName’, ‘Times New Roman’); set(0, ‘DefaultColorbarFontName’, ‘Times New Roman’); %% 1. 从Excel文件读取数据 % 指定Excel文件路径 excel_file = “C:\Users\汤伟娟\Desktop\data.xlsx”; % 修改为实际路径 % 读取数据 data = xlsread(excel_file); % 移除包含NaN的行 valid_rows = ~any(isnan(data(:,2:3)), 2); data = data(valid_rows, 😃; years = data(:,1); % 第一列：年份 x1 = data(:,2); % 第二列：风速 x2 = data(:,3); % 第三列：温度（含负值） % 显示数据基本信息 fprintf(‘数据读取完成，共 %d 条记录\n’, length(x1)); fprintf(‘风速范围: %.2f 到 %.2f m/s\n’, min(x1), max(x1)); fprintf(‘温度范围: %.2f 到 %.2f °C\n’, min(x2), max(x2)); %% 2. 计算Kendall tau相关系数 n = length(x1); tau = corr(x1, x2, ‘type’, ‘Kendall’); fprintf(‘Kendall tau 相关系数: %.4f\n’, tau); %% 3. 边缘分布拟合 % 风速边缘分布 - 使用广义极值分布 (GEV) fprintf(‘\n===== 风速边缘分布 =====\n’); fprintf(‘分布类型: 广义极值分布 (GEV)\n’); % 拟合GEV分布 pd1 = fitdist(x1, ‘GeneralizedExtremeValue’); y_cdf1 = cdf(pd1, x1); fprintf(‘参数: k = %.4f, sigma = %.4f, mu = %.4f\n’, pd1.k, pd1.sigma, pd1.mu); % 温度边缘分布 - 使用混合高斯分布 (GMM) fprintf(‘\n===== 温度边缘分布拟合 (混合高斯分布) =====\n’); % 确定最佳混合分量数 (1-5) best_bic = Inf; % 使用BIC代替AIC best_gmm = []; best_k = 1; for k = 1:5 try options = statset(‘MaxIter’, 1000, ‘TolFun’, 1e-6); gmm = fitgmdist(x2, k, ‘Options’, options, ‘Replicates’, 5); % 手动计算BIC logL = gmm.NegativeLogLikelihood * -1; % 获取正对数似然 numParams = 3*k - 1; % 参数数量: k个均值 + k个方差 + (k-1)个混合比例 bic_val = -2*logL + numParams*log(n); fprintf('分量数: %d, BIC: %.4f\n', k, bic_val); if bic_val < best_bic best_bic = bic_val; best_gmm = gmm; best_k = k; end catch ME fprintf('分量数 %d 拟合失败: %s\n', k, ME.message); end end if isempty(best_gmm) error(‘所有混合高斯分布拟合失败，请尝试其他分布类型’); end pd2 = best_gmm; fprintf(‘\n最优混合高斯分布: %d 个分量, BIC = %.4f\n’, best_k, best_bic); disp(pd2); % 创建自定义CDF函数用于混合高斯分布 gmm_cdf = @(x) arrayfun(@(val) cdf(pd2, val), x); % 计算温度CDF y_cdf2 = gmm_cdf(x2); % 绘制边缘分布拟合图 figure; subplot(2,1,1); hold on; histogram(x1, 20, ‘Normalization’, ‘pdf’, ‘FaceColor’, [0.7 0.7 0.9]); % 绘制GEV分布PDF x_values_wind = linspace(min(x1), max(x1), 200)'; pdf_values_wind = pdf(pd1, x_values_wind); plot(x_values_wind, pdf_values_wind, ‘r-’, ‘LineWidth’, 2); title(‘风速分布拟合 (GEV)’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); xlabel(‘风速 (m/s)’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); ylabel(‘概率密度’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); legend(‘数据’, ‘GEV拟合’, ‘Location’, ‘best’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); grid on; set(gca, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); subplot(2,1,2); hold on; histogram(x2, 20, ‘Normalization’, ‘pdf’, ‘FaceColor’, [0.7 0.7 0.9]); % 绘制混合高斯分布PDF x_values_temp = linspace(min(x2), max(x2), 200)'; % 转换为列向量 pdf_values_temp = pdf(pd2, x_values_temp); plot(x_values_temp, pdf_values_temp, ‘r-’, ‘LineWidth’, 2); % 绘制各分量PDF if best_k > 1 colors = lines(best_k); for m = 1:best_k mu = pd2.mu(m); sigma = sqrt(pd2.Sigma(1,1,m)); % 修正协方差索引 weight = pd2.ComponentProportion(m); comp_pdf = weight * normpdf(x_values_temp, mu, sigma); plot(x_values_temp, comp_pdf, ‘–’, ‘Color’, colors(m,:), ‘LineWidth’, 1); end end title(sprintf(‘温度分布拟合 (混合高斯分布, %d个分量)’, best_k), ‘FontName’, ‘Times New Roman’); xlabel(‘温度 (°C)’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); ylabel(‘概率密度’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); if best_k > 1 legend_txt = cell(1, best_k+1); legend_txt{1} = ‘数据’; legend_txt{2} = ‘混合PDF’; for m = 1:best_k legend_txt{m+2} = sprintf(‘分量%d’, m); end legend(legend_txt, ‘Location’, ‘best’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); else legend(‘数据’, ‘拟合曲线’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); end grid on; set(gca, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); U = y_cdf1; V = y_cdf2; % 确保U和V在(0,1)范围内 (修复边界问题) eps = 1e-5; U = min(max(U, eps), 1-eps); V = min(max(V, eps), 1-eps); %% 4. Copula参数估计 fprintf(‘\n===== Copula参数估计 =====\n’); % Gaussian Copula rho_Gaussian = copulafit(‘Gaussian’, [U(😃, V(😃]); fprintf(‘Gaussian Copula 参数: rho = %.4f\n’, rho_Gaussian); % t-Copula [rho_t, nuhat] = copulafit(‘t’, [U(😃, V(😃]); fprintf(‘t-Copula 参数: rho = %.4f, nu = %.4f\n’, rho_t, nuhat); % Frank Copula rho_Frank = copulafit(‘Frank’, [U(😃, V(😃]); fprintf(‘Frank Copula 参数: alpha = %.4f\n’, rho_Frank); % Gumbel Copula rho_Gumbel = copulafit(‘Gumbel’, [U(😃, V(😃]); fprintf(‘Gumbel Copula 参数: alpha = %.4f\n’, rho_Gumbel); % Clayton Copula rho_Clayton = copulafit(‘Clayton’, [U(😃, V(😃]); fprintf(‘Clayton Copula 参数: alpha = %.4f\n’, rho_Clayton); %% 5. 计算5种copula的BIC值 parameter_Gaussian = 1; CDF_Gaussian = copulacdf(‘Gaussian’, [U(😃, V(😃], rho_Gaussian); BIC_gaussian = -2*sum(log(CDF_Gaussian)) + log(n)*parameter_Gaussian; parameter_t = 2; CDF_t = copulacdf(‘t’, [U(😃, V(😃], rho_t, nuhat); BIC_t = -2*sum(log(CDF_t)) + log(n)*parameter_t; parameter_Frank = 1; CDF_Frank = copulacdf(‘Frank’, [U(😃, V(😃], rho_Frank); BIC_Frank = -2*sum(log(CDF_Frank)) + log(n)*parameter_Frank; parameter_Gumbel = 1; CDF_Gumbel = copulacdf(‘Gumbel’, [U(😃, V(😃], rho_Gumbel); BIC_Gumbel = -2*sum(log(CDF_Gumbel)) + log(n)*parameter_Gumbel; parameter_Clayton = 1; CDF_Clayton = copulacdf(‘Clayton’, [U(😃, V(😃], rho_Clayton); BIC_Clayton = -2*sum(log(CDF_Clayton)) + log(n)*parameter_Clayton; % 显示BIC值 fprintf(‘\n===== Copula BIC值 =====\n’); fprintf(‘Gaussian: %.4f\n’, BIC_gaussian); fprintf(‘t: %.4f\n’, BIC_t); fprintf(‘Frank: %.4f\n’, BIC_Frank); fprintf(‘Gumbel: %.4f\n’, BIC_Gumbel); fprintf(‘Clayton: %.4f\n’, BIC_Clayton); %% 6. 计算经验Copula函数 [fx, xsort] = ecdf(x1); [fx1, x1sort] = ecdf(x2); U1 = spline(xsort(2:end), fx(2:end), x1); V1 = spline(x1sort(2:end), fx1(2:end), x2); % 定义经验Copula函数 C = @(u,v) mean((U1 <= u) & (V1 <= v)); CUV = arrayfun(@(i) C(U1(i), V1(i)), 1:numel(U))'; %% 7. 计算理论Copula函数值 C_Gaussian = copulacdf(‘Gaussian’, [U(😃, V(😃], rho_Gaussian); C_t = copulacdf(‘t’, [U(😃, V(😃], rho_t, nuhat); C_Frank = copulacdf(‘Frank’, [U(😃, V(😃], rho_Frank); C_Gumbel = copulacdf(‘Gumbel’, [U(😃, V(😃], rho_Gumbel); C_Clayton = copulacdf(‘Clayton’, [U(😃, V(😃], rho_Clayton); %% 8. 计算平方欧氏距离和RMSE d2_Gaussian = sum((CUV - C_Gaussian).^2); d2_t = sum((CUV - C_t).^2); d2_Frank = sum((CUV - C_Frank).^2); d2_Gumbel = sum((CUV - C_Gumbel).^2); d2_Clayton = sum((CUV - C_Clayton).^2); RMSE_Gaussian = sqrt(d2_Gaussian/n); RMSE_t = sqrt(d2_t/n); RMSE_Frank = sqrt(d2_Frank/n); RMSE_Gumbel = sqrt(d2_Gumbel/n); RMSE_Clayton = sqrt(d2_Clayton/n); % 显示RMSE值 fprintf(‘\n===== Copula RMSE值 =====\n’); fprintf(‘Gaussian: %.6f\n’, RMSE_Gaussian); fprintf(‘t: %.6f\n’, RMSE_t); fprintf(‘Frank: %.6f\n’, RMSE_Frank); fprintf(‘Gumbel: %.6f\n’, RMSE_Gumbel); fprintf(‘Clayton: %.6f\n’, RMSE_Clayton); %% 9. 选择最优Copula（基于BIC和RMSE） BICs = [BIC_gaussian, BIC_t, BIC_Frank, BIC_Gumbel, BIC_Clayton]; RMSEs = [RMSE_Gaussian, RMSE_t, RMSE_Frank, RMSE_Gumbel, RMSE_Clayton]; copula_names = {‘Gaussian’, ‘t’, ‘Frank’, ‘Gumbel’, ‘Clayton’}; % 找到BIC最小和RMSE最小的Copula [~, idx_bic] = min(BICs); [~, idx_rmse] = min(RMSEs); fprintf(‘\n===== Copula选择结果 =====\n’); fprintf(‘最优Copula (BIC准则): %s (BIC=%.4f)\n’, copula_names{idx_bic}, BICs(idx_bic)); fprintf(‘最优Copula (RMSE准则): %s (RMSE=%.6f)\n’, copula_names{idx_rmse}, RMSEs(idx_rmse)); % 使用BIC准则选择的最优Copula optimal_copula = copula_names{idx_bic}; switch optimal_copula case ‘Gaussian’ rho = rho_Gaussian; copula_fun = ‘Gaussian’; case ‘t’ rho = rho_t; nu = nuhat; copula_fun = ‘t’; case ‘Frank’ rho = rho_Frank; copula_fun = ‘Frank’; case ‘Gumbel’ rho = rho_Gumbel; copula_fun = ‘Gumbel’; case ‘Clayton’ rho = rho_Clayton; copula_fun = ‘Clayton’; end %% 10. 基于Copula的联合分布计算 % 设置合理的网格范围（风速固定为0-12，温度固定为-16到-8） wind_min = 0; % 风速最小值固定为0 wind_max = 12; % 风速最大值固定为12 temp_min = -16; % 温度最小值固定为-16 temp_max = -8; % 温度最大值固定为-8 fprintf(‘\n网格范围设置:\n’); fprintf(‘风速: %.2f 到 %.2f m/s\n’, wind_min, wind_max); fprintf(‘温度: %.2f 到 %.2f °C\n’, temp_min, temp_max); x11 = linspace(wind_min, wind_max, 100); % 风速网格 (0-12 m/s) x22 = linspace(temp_min, temp_max, 100); % 温度网格（固定范围-16到-8°C） % 初始化矩阵 ZZ = zeros(length(x22), length(x11)); % CDF PP = zeros(length(x22), length(x11)); % PDF RR = zeros(length(x22), length(x11)); % 联合重现期 Tongxian = zeros(length(x22), length(x11)); % 同现概率 Tongxian_RP = zeros(length(x22), length(x11)); % 同现重现期 fprintf(‘\n计算联合分布…\n’); progress = 0; total_iter = length(x11) * length(x22); for i = 1:length(x11) for j = 1:length(x22) % 计算当前进度 current_iter = (i-1)length(x22) + j; if mod(current_iter, 1000) == 0 fprintf(‘进度: %.1f%%\n’, 100current_iter/total_iter); end % 风速CDF - 使用GEV分布 u1 = cdf(pd1, x11(i)); % 温度CDF - 使用混合高斯分布的自定义CDF函数 u2 = gmm_cdf(x22(j)); % 避免边界问题 eps = 1e-5; u1 = min(max(u1, eps), 1-eps); u2 = min(max(u2, eps), 1-eps); % 应用最优Copula switch optimal_copula case 'Gaussian' C_val = copulacdf('Gaussian', [u1, u2], rho); P_val = copulapdf('Gaussian', [u1, u2], rho); case 't' C_val = copulacdf('t', [u1, u2], rho, nu); P_val = copulapdf('t', [u1, u2], rho, nu); case 'Frank' C_val = copulacdf('Frank', [u1, u2], rho); P_val = copulapdf('Frank', [u1, u2], rho); case 'Gumbel' C_val = copulacdf('Gumbel', [u1, u2], rho); P_val = copulapdf('Gumbel', [u1, u2], rho); case 'Clayton' C_val = copulacdf('Clayton', [u1, u2], rho); P_val = copulapdf('Clayton', [u1, u2], rho); end ZZ(j,i) = C_val; PP(j,i) = P_val; RR(j,i) = 1/(1 - C_val); % 联合重现期 Tongxian(j,i) = 1 - u1 - u2 + C_val; % 同现概率 Tongxian_RP(j,i) = 1/Tongxian(j,i); % 同现重现期 end end fprintf(‘联合分布计算完成！\n’); [XX, YY] = meshgrid(x11, x22); %% 11. 可视化结果 % 1. 二维联合概率分布图（CDF等值线图） figure; contourf(XX, YY, ZZ, 15, ‘ShowText’, ‘on’); colorbar; caxis([0 1]); xlabel(‘风速 (m/s)’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); ylabel(‘温度 (°C)’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); title(‘’); grid on; ylim([-16, -8]); % 添加温度范围限制 set(gcf, ‘Position’, [100, 100, 800, 600]); set(gca, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); saveas(gcf, ‘Joint_Probability_Distribution.png’); % 2. 二维联合概率密度图（PDF等值线图） figure; contourf(XX, YY, PP, 15, ‘ShowText’, ‘on’); colorbar; xlabel(‘风速 (m/s)’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); ylabel(‘温度 (°C)’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); title(‘’); grid on; ylim([-16, -8]); % 添加温度范围限制 set(gcf, ‘Position’, [100, 100, 800, 600]); set(gca, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); saveas(gcf, ‘Joint_Probability_Density.png’); % 二维联合概率分布3D曲面图 figure; surf(XX, YY, ZZ, ‘EdgeColor’, ‘none’, ‘FaceAlpha’, 0.8); shading interp; colormap(jet); colorbar; caxis([0 1]); xlabel(‘风速 (m/s)’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); ylabel(‘温度 (°C)’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); zlabel(‘联合概率’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); title(‘二维联合概率分布 (CDF 3D视图)’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); view(30, 30); grid on; ylim([-16, -8]); % 添加温度范围限制 set(gca, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); saveas(gcf, ‘Joint_Probability_3D.png’); %% 12. 优化二维联合概率分布3D曲面图 figure; set(gcf, ‘Position’, [100, 100, 1000, 800], ‘Color’, ‘white’); % 设置背景为白色 % 创建3D曲面图 s = surf(XX, YY, ZZ, ‘EdgeColor’, ‘none’, ‘FaceAlpha’, 0.85); shading interp; % 设置颜色映射 colormap(parula); % 使用更科学的parula色彩方案 c = colorbar(‘Location’, ‘eastoutside’); c.Label.String = ‘联合概率’; c.Label.FontSize = 20; c.Label.FontWeight = ‘bold’; c.Label.FontName = ‘Times New Roman’; caxis([0 1]); set(c, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置坐标轴标签 xlabel(‘风速 (m/s)’, ‘FontSize’, 20, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); ylabel(‘温度 (°C)’, ‘FontSize’, 20, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); zlabel(‘联合概率’, ‘FontSize’, 20, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置标题 title(‘’, ‘FontSize’, 16, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置视角和光照 view(45, 35); % 调整到更优视角 light(‘Position’, [10 10 10], ‘Style’, ‘infinite’); lighting gouraud; % 使用Gouraud光照模型 s.FaceLighting = ‘gouraud’; s.AmbientStrength = 0.3; s.DiffuseStrength = 0.8; s.SpecularStrength = 0.1; s.SpecularExponent = 25; s.BackFaceLighting = ‘lit’; % 设置坐标轴范围和网格 xlim([0 12]); ylim([-16 -8]); % 确保温度范围在-16到-8 zlim([0 1]); grid on; set(gca, ‘FontSize’, 20, ‘LineWidth’, 1.5, ‘Box’, ‘on’, … ‘XMinorGrid’, ‘on’, ‘YMinorGrid’, ‘on’, ‘ZMinorGrid’, ‘on’, … ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置背景和视角 set(gca, ‘Color’, [0.95 0.95 0.95]); % 浅灰色背景 set(gcf, ‘InvertHardcopy’, ‘off’); % 保持背景颜色 % 保存高质量图像 saveas(gcf, ‘Enhanced_Joint_Probability_3D.png’); print(‘Enhanced_Joint_Probability_3D’, ‘-dpng’, ‘-r300’); % 300 DPI分辨率 % 设置默认字体大小 set(groot, ‘defaultAxesFontSize’, 20); % 创建图形 figure; scatter(CUV, C_Gaussian, 30, ‘filled’, ‘MarkerFaceAlpha’, 0.6); hold on; plot([0, 1], [0, 1], ‘r-’, ‘LineWidth’, 2); % 使用更安全的标签设置方式 xlabel(‘经验Copula’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); ylabel(‘Gumbel Copula’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); title(‘’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 图形设置 grid on; axis equal; xlim([0, 1]); ylim([0, 1]); set(gca, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 修正Position参数（注意逗号分隔） set(gcf, ‘Position’, [100, 100, 800, 600]); % 使用print保存高分辨率图像 print(gcf, ‘Empirical_vs_Theoretical_Copula.png’, ‘-dpng’, ‘-r300’); %% 新增：三维联合概率密度图 % 计算网格上的边缘密度（修复维度问题） f1_vals = pdf(pd1, x11); % 风速边缘密度 (1x100) % 对于混合高斯分布，需要单独计算每个点的PDF f2_vals = arrayfun(@(t) pdf(pd2, t), x22); % 温度边缘密度 (1x100) % 创建边缘密度网格 [F1, F2] = meshgrid(f1_vals, f2_vals); % 计算联合概率密度 = copula密度 × 边缘密度1 × 边缘密度2 Joint_Density = PP .* F1 .* F2; % 绘制三维联合概率密度图 figure; set(gcf, ‘Position’, [100, 100, 1000, 800], ‘Color’, ‘white’); s = surf(XX, YY, Joint_Density, ‘EdgeColor’, ‘none’, ‘FaceAlpha’, 0.85); shading interp; % 设置颜色映射 colormap(parula); c = colorbar(‘eastoutside’); c.Label.String = ‘联合概率密度’; c.Label.FontSize = 20; c.Label.FontWeight = ‘bold’; c.Label.FontName = ‘Times New Roman’; set(c, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置坐标轴标签 xlabel(‘风速 (m/s)’, ‘FontSize’, 20, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); ylabel(‘温度 (°C)’, ‘FontSize’, 20, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); zlabel(‘联合概率密度’, ‘FontSize’, 20, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置视角和光照 view(45, 35); light(‘Position’, [10 10 10], ‘Style’, ‘infinite’); lighting gouraud; s.FaceLighting = ‘gouraud’; s.AmbientStrength = 0.3; s.DiffuseStrength = 0.8; s.SpecularStrength = 0.1; s.SpecularExponent = 25; s.BackFaceLighting = ‘lit’; % 设置坐标轴范围和网格 xlim([0 12]); ylim([-16 -8]); grid on; set(gca, ‘FontSize’, 20, ‘LineWidth’, 1.5, ‘Box’, ‘on’, … ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置背景 set(gca, ‘Color’, [0.95 0.95 0.95]); % 保存高质量图像 saveas(gcf, ‘Joint_Probability_Density_3D.png’); print(‘Joint_Probability_Density_3D’, ‘-dpng’, ‘-r300’); %% 新增：三维联合概率密度图（优化配色） % 计算网格上的边缘密度 f1_vals = pdf(pd1, x11); % 风速边缘密度 (1x100) f2_vals = arrayfun(@(t) pdf(pd2, t), x22); % 温度边缘密度 (1x100) % 创建边缘密度网格 [F1, F2] = meshgrid(f1_vals, f2_vals); % 计算联合概率密度 = copula密度 × 边缘密度1 × 边缘密度2 Joint_Density = PP .* F1 .* F2; % 绘制三维联合概率密度图（优化配色） figure; set(gcf, ‘Position’, [100, 100, 1000, 800], ‘Color’, ‘white’); s = surf(XX, YY, Joint_Density, ‘EdgeColor’, ‘none’, ‘FaceAlpha’, 0.9); shading interp; % 使用更美观的科学配色方案 - viridis（MATLAB内置） colormap(viridis); c = colorbar(‘eastoutside’); c.Label.String = ‘联合概率密度’; c.Label.FontSize = 20; c.Label.FontWeight = ‘bold’; c.Label.FontName = ‘Times New Roman’; set(c, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置坐标轴标签 xlabel(‘风速 (m/s)’, ‘FontSize’, 20, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); ylabel(‘温度 (°C)’, ‘FontSize’, 20, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); zlabel(‘联合概率密度’, ‘FontSize’, 20, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置视角和光照 view(40, 30); % 优化视角 light(‘Position’, [-10 -10 10], ‘Style’, ‘infinite’); light(‘Position’, [10 10 10], ‘Style’, ‘infinite’); lighting gouraud; s.FaceLighting = ‘gouraud’; s.AmbientStrength = 0.4; % 增加环境光 s.DiffuseStrength = 0.7; s.SpecularStrength = 0.2; % 减少镜面反射 s.SpecularExponent = 15; s.BackFaceLighting = ‘lit’; % 设置坐标轴范围和网格 xlim([0 12]); ylim([-16 -8]); zlim([0 max(Joint_Density(😃)]); grid on; set(gca, ‘FontSize’, 20, ‘LineWidth’, 1.5, ‘Box’, ‘on’, … ‘GridAlpha’, 0.3, ‘MinorGridAlpha’, 0.1, … ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置背景 set(gca, ‘Color’, [0.96 0.96 0.96]); % 更浅的灰色背景 % 添加标题和说明 title(‘风速与温度联合概率密度分布’, ‘FontSize’, 22, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 保存高质量图像 saveas(gcf, ‘Enhanced_Joint_Probability_Density_3D.png’); print(‘Enhanced_Joint_Probability_Density_3D’, ‘-dpng’, ‘-r300’); %% 新增：油亮效果的三维联合概率密度图 % 计算网格上的边缘密度 f1_vals = pdf(pd1, x11); % 风速边缘密度 (1x100) f2_vals = arrayfun(@(t) pdf(pd2, t), x22); % 温度边缘密度 (1x100) % 创建边缘密度网格 [F1, F2] = meshgrid(f1_vals, f2_vals); % 计算联合概率密度 Joint_Density = PP .* F1 .* F2; % 创建油亮效果的三维图 figure; set(gcf, ‘Position’, [100, 100, 1200, 900], ‘Color’, ‘black’); % 黑色背景增强对比度 s = surf(XX, YY, Joint_Density, ‘EdgeColor’, ‘none’, ‘FaceAlpha’, 1.0); shading interp; % 使用热金属配色方案 - 增强油亮感 colormap(hot); c = colorbar(‘eastoutside’, ‘Color’, ‘white’); c.Label.String = ‘联合概率密度’; c.Label.FontSize = 20; c.Label.FontWeight = ‘bold’; c.Label.Color = ‘white’; c.Label.FontName = ‘Times New Roman’; c.Color = ‘white’; set(c, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置坐标轴标签（白色文字） xlabel(‘风速 (m/s)’, ‘FontSize’, 20, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘Color’, ‘white’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); ylabel(‘温度 (°C)’, ‘FontSize’, 20, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘Color’, ‘white’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); zlabel(‘联合概率密度’, ‘FontSize’, 20, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘Color’, ‘white’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置坐标轴颜色 set(gca, ‘XColor’, [0.8 0.8 0.8], ‘YColor’, [0.8 0.8 0.8], ‘ZColor’, [0.8 0.8 0.8], … ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置视角和光照 - 创建油亮效果的关键 view(35, 25); % 较低视角增强深度感 % 创建强烈的定向光源 light1 = light(‘Position’, [-50 -30 50], ‘Style’, ‘infinite’); light2 = light(‘Position’, [30 40 20], ‘Style’, ‘infinite’); light3 = light(‘Position’, [0 0 100], ‘Style’, ‘infinite’); % 顶部光源 % 增强镜面反射 - 实现"油亮"效果 s.FaceLighting = ‘gouraud’; s.AmbientStrength = 0.1; % 低环境光增强对比度 s.DiffuseStrength = 0.5; % 中等漫反射 s.SpecularStrength = 1.0; % 高镜面反射强度 s.SpecularExponent = 100; % 高指数使高光更集中 s.SpecularColorReflectance = 0.8; % 增强高光颜色 s.BackFaceLighting = ‘lit’; % 设置材质属性 - 增强光泽感 material shiny; % 设置坐标轴范围和网格 xlim([0 12]); ylim([-16 -8]); zlim([0 max(Joint_Density(😃)]); grid on; set(gca, ‘FontSize’, 20, ‘LineWidth’, 1.5, ‘Box’, ‘on’, … ‘GridColor’, [0.5 0.5 0.5], ‘GridAlpha’, 0.4); % 设置背景 set(gca, ‘Color’, [0.05 0.05 0.05]); % 深灰色背景 % 添加标题 title(‘风速与温度联合概率密度分布’, ‘FontSize’, 24, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘Color’, ‘white’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 添加图例说明 annotation(‘textbox’, [0.05, 0.02, 0.2, 0.05], ‘String’, ‘高光泽油亮效果’, … ‘Color’, ‘white’, ‘EdgeColor’, ‘none’, ‘FontSize’, 16, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 保存高质量图像 saveas(gcf, ‘Oily_Joint_Probability_Density_3D.png’); print(‘Oily_Joint_Probability_Density_3D’, ‘-dpng’, ‘-r300’); %% 新增：油亮效果的对数变换三维图 log_Joint_Density = log10(max(Joint_Density, 1e-10)); % 避免log(0) figure; set(gcf, ‘Position’, [100, 100, 1200, 900], ‘Color’, ‘black’); s = surf(XX, YY, log_Joint_Density, ‘EdgeColor’, ‘none’, ‘FaceAlpha’, 1.0); shading interp; % 使用铜色配色方案 - 增强金属感 colormap(copper); c = colorbar(‘eastoutside’, ‘Color’, ‘white’); c.Label.String = ‘对数联合概率密度 (log_{10})’; c.Label.FontSize = 20; c.Label.FontWeight = ‘bold’; c.Label.Color = ‘white’; c.Label.FontName = ‘Times New Roman’; c.Color = ‘white’; set(c, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置坐标轴标签 xlabel(‘风速 (m/s)’, ‘FontSize’, 20, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘Color’, ‘white’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); ylabel(‘温度 (°C)’, ‘FontSize’, 20, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘Color’, ‘white’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); zlabel(‘对数联合概率密度 (log_{10})’, ‘FontSize’, 20, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘Color’, ‘white’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); set(gca, ‘XColor’, [0.8 0.8 0.8], ‘YColor’, [0.8 0.8 0.8], ‘ZColor’, [0.8 0.8 0.8], … ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置视角和光照 view(35, 25); light1 = light(‘Position’, [-50 -30 50], ‘Style’, ‘infinite’); light2 = light(‘Position’, [30 40 20], ‘Style’, ‘infinite’); light3 = light(‘Position’, [0 0 100], ‘Style’, ‘infinite’); % 增强镜面反射 s.FaceLighting = ‘gouraud’; s.AmbientStrength = 0.1; s.DiffuseStrength = 0.5; s.SpecularStrength = 1.0; s.SpecularExponent = 100; s.SpecularColorReflectance = 0.8; s.BackFaceLighting = ‘lit’; material shiny; % 设置坐标轴范围和网格 xlim([0 12]); ylim([-16 -8]); zlim([min(log_Joint_Density(😃) max(log_Joint_Density(😃)]); grid on; set(gca, ‘FontSize’, 20, ‘LineWidth’, 1.5, ‘Box’, ‘on’, … ‘GridColor’, [0.5 0.5 0.5], ‘GridAlpha’, 0.4, … ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 设置背景 set(gca, ‘Color’, [0.05 0.05 0.05]); % 添加标题 title(‘风速与温度联合概率密度对数变换’, ‘FontSize’, 24, ‘FontWeight’, ‘bold’, ‘Color’, ‘white’, ‘FontName’, ‘Times New Roman’); % 保存高质量图像 saveas(gcf, ‘Oily_Log_Joint_Probability_Density_3D.png’); print(‘Oily_Log_Joint_Probability_Density_3D’, ‘-dpng’, ‘-r300’); %% 12. 保存结果 fprintf(‘\n保存结果…\n’); % 保存最优Copula信息 copula_result = struct(); copula_result.optimal_copula = optimal_copula; copula_result.rho = rho; if strcmp(optimal_copula, ‘t’) copula_result.nu = nu; end copula_result.BIC = BICs(idx_bic); copula_result.RMSE = RMSEs(idx_bic); copula_result.marginal_wind = pd1; copula_result.marginal_temp = pd2; copula_result.wind_dist_name = ‘GEV分布’; copula_result.temp_dist_name = ‘混合高斯分布’; % 保存到MAT文件 save(‘copula_analysis_results.mat’, ‘copula_result’, ‘x1’, ‘x2’, ‘years’, … ‘XX’, ‘YY’, ‘ZZ’, ‘PP’, ‘RR’, ‘Tongxian’, ‘Tongxian_RP’); fprintf(‘\n===== 分析完成 =====\n’); disp(‘最优Copula参数:’); disp(copula_result);修改代码，绘图部分，中文部分用宋体，数字和字母用新罗马，请给我完整代码

error('所有混合高斯分布拟合失败，请尝试其他分布类型'); end pd2 = best_gmm; fprintf('\n最优混合高斯分布: %d 个分量, BIC = %.4f\n', best_k, best_bic); disp(pd2); % 创建自定义CDF函数用于混合高斯分布 ...

更改下列 r代码，添加 frankcopula函数：best_copula <- function（data1， data2） { normal_copula <- normalCopula（param = 0.5， dim = 2） t_copula <- tCopula（param = 0.5， dim = 2， df = 4） gumbel_copula <- gumbelCopula（param = 2， dim = 2） ## family “clayton”， “frank”， “amh”， “gumbel”， and “joe” archm_copula <- archmCopula（“clayton”， param = 2， dim = 2） copulas <- list（normal_copula， t_copula， gumbel_copula， archm_copula） copula_names <- c（“Normal”， “t”， “Gumbel”， “archm_copula”） aic_values <- numeric（length（copulas）） data1 <- cbind（pstd（ibm， est.ibm[1]， est.ibm[2]， est.ibm[3]）， pstd（sp500， est.sp500[1]， est.sp500[2]， est.sp500[3]）） n = nrow（netRtns） ;n data2 = cbind（rank（ibm）/（n+1）， rank（sp500）/（n+1）） for（i in 1：length（copulas）） { fit <- fitCopula（copulas[[i]]， cbind（data1， data2）， method = “mpl”） aic_values[i] <- AIC（fit） } min_aic_index <- which.min（aic_values） best_copula <- copulas[[min_aic_index]] print（paste（“Best copula is”， copula_names[min_aic_index]）） return（best_copula） }

best_copula <- function(data1, data2) { normal_copula (param = 0.5, dim = 2) t_copula (param = 0.5, dim = 2, df = 4) gumbel_copula (param = 2, dim = 2) frank_copula (param = 5, dim = 2) # 添加 ...
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网络搭建与应用是一门涉及计算机网络规划、配置、管理和维护的技术学科。在19年的国家竞赛中，参与者需要展示他们对网络架构、网络设备、协议、安全等方面的知识，以及他们在真实世界问题解决中的实际应用能力。在网络搭建与应用19国赛服务器答案中，涉及的知识点可能包括但不限于以下几个方面： 1. 网络基础知识 - 了解网络的基本概念，包括网络的定义、分类（如LAN、WAN等）、网络的功能和网络协议栈（如TCP/IP模型）。 - 理解网络设备的功能和作用，例如交换机、路由器、防火墙等。 - 掌握网络通信的基本原理，包括数据链路层、网络层、传输层和应用层的协议和功能。 2. 网络设计与规划 - 学习如何根据不同的需求设计网络拓扑结构，例如星形、环形、总线型等。 - 掌握IP地址规划和子网划分的方法，如CIDR、VLSM等技术。 - 了解如何进行网络流量分析和带宽规划，以确保网络性能和稳定性。 3. 网络设备配置与管理 - 掌握交换机和路由器的配置命令，例如VLAN划分、路由协议配置、端口安全等。 - 理解网络设备的管理和维护策略，包括日志管理、性能监控和故障诊断。 4. 网络安全 - 学习网络安全的基本原则，包括数据加密、访问控制、入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）。 - 掌握常见的网络攻击手段及其防御措施，例如DDoS攻击、ARP欺骗、病毒和恶意软件的防御。 5. 服务器搭建与应用 - 了解不同类型的服务器和它们的应用场景，如Web服务器、数据库服务器、邮件服务器等。 - 学习服务器的安装、配置和管理方法，包括操作系统的安装、服务软件的部署、用户管理等。 6. 实践操作 - 通过搭建真实或虚拟的网络环境来实践理论知识，包括使用网络模拟软件（如GNS3、Packet Tracer等）进行网络设备配置和故障排除。 - 学习如何准备和参加网络相关的竞赛，包括时间管理和应对突发问题的策略。 在给定的压缩包子文件的文件名称列表中，“19年国赛服务器的答案”表明该文件包含具体的竞赛解答步骤和方法。文件可能涉及的是如何根据具体的网络搭建与应用的题目，一步一步地提供解题策略、配置命令和执行步骤等。具体内容可能包括： - 对竞赛题目需求的分析和理解。 - 对应的网络设计解决方案和实现步骤。 - 关键的配置命令和参数设置。 - 对于各种网络功能和安全性的测试方法。 - 可能遇到的问题及其解决方案。 综上所述，对于网络搭建与应用19国赛服务器答案的深入学习和掌握，能够帮助专业人士和学生扩展网络知识，提高解决复杂网络问题的能力，并为将来的IT行业工作奠定扎实的基础。通过针对竞赛题目的实际操作演练，还能增强个人的实践技能和创新思维能力。
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【VS2010模块化秘籍】：提升项目管理效率的10个技巧

# 1. VS2010模块化编程概述 在现代软件开发中，模块化编程已经成为提高代码质量和促进团队协作的关键技术之一。本章将介绍在Visual Studio 2010（VS2010）环境中如何理解和实施模块化编程。 ## 1.1 什么是模块化编程？ 模块化编程是一种组织程序结构的方法，将程序分解为独立且可管理的模块，每个模块实现一个特定的功能。在V
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数据分析师发展前景

<think>嗯，用户现在想了解数据分析师的职业发展和未来前景。根据之前的对话，用户是土木本科想转行，之前我建议过数据分析作为可能的方向之一，现在他可能想更深入了解这个领域的潜力。 首先，我需要参考之前提供的引用内容。引用1提到了数据分析师的职业路径，从专员到专家，还有技能提升的重要性。引用2和3强调了行业需求增长和技能的必要性，引用4则讨论了成为行业专家的长期发展优势。这些都需要整合到回答中。 用户的问题集中在职业前景和趋势，所以我要覆盖市场需求、职业阶段、技能要求、行业趋势和转行建议。考虑到用户是转行者，需要突出土木背景如何与数据分析结合，比如提到的BIM、GIS或者工程数据分析，这样
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Elasticsearch及IK分词器安装包资源汇总

标题中提到的知识点包括Elasticsearch安装包和IK分词器，这是进行搜索引擎搭建和数据文本分析的重要组件。Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎，具有水平可伸缩性、高可用性和易用性的特点。它提供了全文搜索功能，同时支持结构化搜索和分析，常被用于大数据分析场景中。 描述中涉及的版本信息表明了所附的安装包和分词器支持不同版本的Elasticsearch。Elasticsearch版本6.x和7.x分别对应了两个主要的版本线，而IK分词器是专门为Elasticsearch设计的中文分词插件。 IK分词器是一款支持中文分词的扩展插件，可以根据中文语境进行智能分词，包括正向匹配、正向最大匹配和逆向最大匹配等算法，对中文文本进行处理。分词器的版本通常会与Elasticsearch的版本相匹配，以保证兼容性和最佳性能。 提到的logstash是与Elasticsearch配合使用的数据处理管道工具，负责收集、处理和转发数据。logstash可以作为事件的中介来处理各种来源的数据，然后将其发送到Elasticsearch进行存储。本压缩包中的logstash-6.4.3.tar.gz对应的版本表明了它的兼容性，适用于Elasticsearch 6.x版本。 压缩包文件名称列表中的文件包含了不同软件的多个版本。其中，“elasticsearch-head-master.zip”是一个可以对Elasticsearch进行可视化管理的Chrome插件，它提供了包括集群管理、索引管理、数据操作和查询在内的功能。 另外，“mysql-connector-java-5.1.41.jar”是一个MySQL数据库的Java驱动程序，用于连接Java应用程序和MySQL数据库，但这似乎与Elasticsearch及IK分词器直接关联不大，可能是一个辅助组件，用于在某些集成场景下将数据从MySQL迁移到Elasticsearch。 从标签内容来看，Elasticsearch被归类于源码软件、大数据和搜索引擎类别。它是一个重要的大数据处理组件，特别是在全文搜索和文本分析领域。在大数据背景下，Elasticsearch凭借其卓越的搜索和分析能力，已经成为企业构建和维护搜索引擎的首选技术之一。 总结来说，本次提供的压缩包包含了多个关键组件，它们共同支持构建一个功能强大的搜索引擎和数据分析平台。Elasticsearch自身及其配套的IK分词器、logstash和可视化插件elasticsearch-head，均对大数据和搜索领域有着重要意义。尽管这些工具具有复杂性，但它们的组合使用使得数据的索引、搜索、可视化和分析变得简单、快速和强大。
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从零开始：Axure插件开发入门指南，构建自定义Chrome工具

# 摘要 随着原型设计工具Axure RP的广泛应用，定制化插件开发变得日益重要。本文旨在为开发者提供一个完整的Axure插件开发指南，从基础概念到环境搭建，再到核心编程和界面定制，最终实现交互逻辑与发布维护。通过详细解析插件的API、JavaScript编程、数据管理、界面设计及发布流程，本文帮助开发者深入理解并掌握Axure插件开发的关键技术，确保开发过程的高效性和插件的稳定运行。 # 关键字 Axur
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代码错误，修改代码

<think>好的，用户说代码有错误，需要修改。首先我得仔细看看之前的代码哪里有问题。题目是关于彩灯的操作和查询，每个彩灯有一个周期k_i，每次操作区间加1，查询时判断当前按动次数是否为k_i的倍数。 首先，用户提供的代码使用了树状数组（Fenwick Tree）来维护差分数组，实现区间加和单点查询。但可能存在一些问题。比如，树状数组的差分处理是否正确？ 在区间更新时，原代码是add(l, 1)和add(r+1, -1)，这应该是正确的差分方法。当查询单点x时，sum(x)得到的是从1到x的累计值，也就是该点的实际操作次数。这部分逻辑看起来没问题。 但可能的问题在于，当k_i的值很大时，