台湾地区浅层地震活动性模型初步研究

本文从中国台湾地区气象厅(CWB)网站收集到了1900-2022年ML2.0以上震源深度小于350 km的地震目录数据集,按照台湾地区更新完善后的地震目录(1900-2014)建议的方法,将该地震目录的地震震级统一为矩震级MW。以此地震目录数据集为基础分析台湾地区的地震活动特征,探讨台湾地区不同时期记录的完备性震级下限MC的历史沿革。本文采用目前国际比较流行的Gardner-Knopoff除丛方法删除了地震目录中的前震和余震,分别选用GardnerKnopoff时空窗、Grun thal时空窗、Uhrhammer时空窗计算获得了相应的主震目录。结果表明,不同的除丛方法对地震目录影响显著。本文推荐使用Gardner-Knopoff除丛方法的Uhrhammer时空窗参数去除地震目录中的前震和余震事件,并建议在概率地震危险性分析中应该考虑由多种除丛方法引起的认知不确定性。文中采用Stepp(1971)方法对台湾地区的地震目录进行了完整性分析,根据各震级档地震平均发生率估计的方差偏离所绘制的预期回归线的时间,给出了各震级档的完整性时间表,避免了人为主观判断所引入的认知不确定性。最后,分别利用Weichert(1980)、Bender(1983)以及Kijko等(2012)的极大似然估计方法对台湾地区G-R关系中的活动性参数进行估算,获得了台湾地区的地震活动性参数值。本文的研究结果能够为后续台湾地区的概率地震危险性分析提供数据输入,为下一代区划图的编制提供地震活动参数计算方法和参考。

基于最大似然法的风洞自由飞试验气动力参数辨识技术研究

采用最大似然辨识算法对风洞自由飞试验数据进行气动力参数辨识,可以避免直接对测量数据进行二阶数值微分造成的气动参数的严重误差。详细介绍了风洞自由飞试验气动力参数辨识的原理及方法,分别通过仿真和实测数据算例对方法进行了具体说明和实现。算例辨识结果表明将气动参数辨识技术应用于风洞自由飞试验,是获取飞行器气动特性的有效途径之一。力导数可辨识性较低,受测量精度影响较大;力矩导数辨识结果与工程软件计算值接近,相对误差在30%以内,基本满足工程精度要求。同时,增加试验数据测量点数、提高数据测量精准度、安装过载测量设备、提升模型加工工艺水平,均有利于提高辨识结果的可信度。

基于StN分布下联合位置与尺度模型的极大似然估计

在社会和经济等领域中存在大量的异方差数据,而且人们非常关注方差的变化,所以在研究社会经济现象时方差建模与均值建模同等重要;相对于对称分布,偏态分布更能获得更全面准确、更及时有效的信息,文章基于以上两点,研究提出基于偏t正态分布(StN)的联合位置与尺度模型,并给出该模型参数的极大似然估计,模拟和实例研究结果表明该模型和方法是有用和有效的.

基于Copula函数的柘林水库设计洪水频率分析

针对传统设计洪水频率分析采用单变量方法且不考虑变量间相关关系的问题,以江西省柘林水库坝址洪水为研究对象,采用Frank Copula函数构建洪峰与5d洪量的二元联合分布,并引入联合重现期的概念。结果表明,柘林水库坝址洪水主要受洪峰和洪量控制,峰量间存在良好的相关性;两变量方法推求的峰量联合设计值均大于单变量方法,各特征量的重现期均高于设计标准。可见Copula函数拟合度较高,计算所得频率设计值更符合洪水事件的内在规律以及工程实际要求,且同时可得不同情况下的峰量设计值组合,在水文领域具有广阔的应用前景。

考虑热老化的油浸式变压器比例风险模型

根据油浸式变压器中不可修复故障和可修复故障的不同机理,搭建适用于表征变压器故障率的比例风险模型;模型中基准故障率函数采用温升老化模型,并以劣化分级健康状态作为连接函数协变量,采用变形后的极大似然估计法进行参数拟合,减少了对数据量的依赖。该模型能综合考虑热老化和设备健康状态的影响,可以得出较为准确的检测间隔期,有助于电力部门合理安排检修计划,具有较好的应用前景。

雷达低空目标俯仰角测量提取的最大似然估计算法应用

在单脉冲测角体制下,由于多径回波信号的干扰,极大地影响了雷达对低空目标俯仰角的测量,实时测量很难达到靶场外弹道测量的精度要求。为提高低空目标俯仰角的测量精度,应用最大似然估计算法从雷达系统实时存储下来的视频信号中提取低空目标俯仰角参数。计算结果显示,最大似然估计算法可以显著改善俯仰角测量精度,为靶场试验决策提供依据。

矩阵正态分布参数的完全极大似然估计

得到了矩阵正态分布的均值和方差的完全极大似然估计 ,它们都是无偏估计 。

多方位高分辨率SAR的三维目标自动重建(二)多方位重建

提出从多方位米级分辨率SAR图像自动重建三维立体建筑物目标的方法。第一部分给出了建筑物目标像的自动检测与提取。第二部分定义一组几何参数描述建筑物目标像,给出参数分布的概率描述。由此建立多方位目标像的参数相关模型,给出其极大似然估计。设计了一种有效的多方位自动重建算法,从多方位检测结果中以较高的可靠性重建建筑物目标。分别用4方位虚拟场景的模拟SAR图像和机载全极化X波段Pi-SAR图像做试验。比较实际场景,重建结果证明了本方法的有效性。也给出了发展多方位星载SAR应用的初步建议。

快速校正天波雷达电离层相位污染的改进方法

时变的电离层会对天波超视距雷达(OTHR)回波信号相位进行调制,产生相位污染,导致回波谱展宽。最大似然估计(MLE)法具有比相位梯度法更佳的污染校正效果,但计算量非常大。通过引入投影近似子空间跟踪法,提出了一种改进的MLE方法。改进方法采用递归手段估计最大特征值对应的特征向量,避免了特征值分解过程,能够显著降低计算量,污染校正效果与MLE法相当。理论分析与仿真对比表明改进方法普适性强,计算量只有MLE法的万分之一,更适合工程实现。

极大似然估计和拟极大似然估计模拟之比较

通过对单个协变量的带有测量误差的一维结构回归模型中总体平均处理效应的极大似然估计和拟极大似然估计的随机模拟结果进行比较,发现这两个公式都不受测量误差的影响,并且可以互换使用.当其它误差较小时用两个公式计算结果虽然相差不大,但相比较而言用拟极大似然估计较好,反之,当其它误差较大时用极大似然估计较好.

一种新的心理状态数的估计

心理状态数是反映人们在日常生产活动中心理状态对他们的行为及其结果影响的重要指标.以往的研究都是假定心理状态对结果影响的偏态分布为N(0,σ2,c),这个假定存在一定的缺点.给出一种新的偏态分布,定义了新的心理状态数,并对其进行矩估计和极大似然估计,进而研究了估计的优良性.

社交网用户行为关系推演模型

如何发现具有紧密关系的用户并为其提供信息推荐服务,是目前学术界和工业界关于社交网用户行为关系研究的热点问题之一。迄今为止,大部分社交网用户行为关系研究主要局限于用户间"关注(follow)"行为上,导致用户间关系的发现尚不够准确和完善。在社交网应用之一的Twitter平台中,"@(mention)"关系相比于一般"关注"关系能更准确反映用户间紧密关系程度,因此提出了一种新的用户间相似关系,即UPBR(user pair behavior relationship)关系,该关系体现了在相近地理位置进行相似活动的语义行为,如餐饮、旅行、购物等;根据该关系提出了一种UPBR推演模型,即UPBR-IM,该模型一方面通过用户上传的@Tweet文本来推演用户语义行为活动相似性,另一方面则利用最大似然估计对文本发布位置进行概率最大化计算来推演用户物理位置相似性;最后结合二者结果判断用户间是否存在UPBR关系,从而实现高质量的信息推荐服务。扩展性的实验结果验证了该模型是可行和有效的。

冷藏集装箱制冷装置可靠性统计分析

根据收集到的某航运公司４３１８只自备和长期租用的冷藏集装箱在４年多时间内的现场故障数据，采用截尾寿命数据分析的技术，求解了当部分样本失效时，母体的参数估计值和冷藏集装箱制冷装置的主要部件如压缩机、膨胀阀以及蒸发器的可靠性概率密度函数等可靠性特征值。文章还讨论和考察了Ｄａｉｋｉｎ，ＰａｕｌＫｌｉｎｇｅ，Ｍｉｔｓｕｂｉｓｈｉ和Ｃａｒｒｉｅｒ４种主要集装箱制冷装置的可靠性特性。

基于系统共同误差ML估计的炮兵射击修正方法

高质量的射击修正可提高发射命中概率。提出了一种基于系统共同误差极大似然(ML)估计的炮兵射击修正方法。炮兵武器系统的射击误差分解为系统共同误差和各级子系统独有误差。在它们均服从参数已知的正态分布条件下,结合测得的射击误差,给出了系统共同误差的ML估计公式;在此基础上,给出了逐次修正量序列的计算公式。仿真结果表明,该方法比传统修正方法更有效。

多元离散均值变点模型的估计方法

本文给出了多元离散均值变点模型和具有多维正态分布的均值变点问题的递推估计方法。

n维椭球体上均匀分布的参数估计

均匀分布是概率论中一种重要的分布,广泛应用于自然科学的各个领域。研究了n维椭球体上均匀分布的参数估计问题,通过球体的相关结论,得到了所有未知参数以及n维椭球体体积的矩估计,并且通过变换得出了参数的极大似然估计。

布尔型贝叶斯网络参数学习

布尔型贝叶斯网络是一类由布尔型变量组成的网络,它能够以线性多变量函数描述,使计算和处理上灵活高效。通过运用连接树算法对络进行分块化处理的方法,可以提高算法的效率,然后以传统的最大似然估计方法对布尔型网络的参数进行学习。服从同一分布律的贝叶斯网络参数学习算法发展比较成熟,这类以狄利克雷或者高斯分布为基础的算法在应用领域中难以发挥其应有的价值。相比之下,基于布尔型贝叶斯网络下的参数学习更贴近于应用,在人工智能和数据挖掘等领域有很好的发展前景。

NHPP软件可靠性模型的推广

在一般的意义上对一类非齐次泊松过程模型作了推广,用多项式函数来拟合纠错经验函数,在一定程度上简化了模型的选择.给出了上述推广的可行性的证明,并对模型参数的性质进行了讨论.

定间隔测试截尾样本的两参数威布尔失效分布点估计

本文详细地介绍了定间隔测试截尾样本的数学模型。以威布尔失效分布为例,深入研究了定间隔测试截尾样本的参数无偏估计方法,并提出线性回归分析与极大似然估计相结合的估计方法。首先通过线性回归分析获得分布参数初值并作线性回归显著性检验,然后通过求解似然方程组获得分布参数无偏估计值并作分布拟合优度检验。本文研究对于定间隔测试截尾样本的理论计算与寿命分析具有一定的指导意义。

半参数变系数空间滞后模型的截面极大似然估计

在线性参数空间滞后模型中,解释变量的系数一般假设为固定常数,本文放松这种假设,将解释变量的系数设定为某一变量的未知函数,提出一类全新的半参数变系数空间滞后模型;导出该模型的截面极大似然估计,并证明该估计的一致性;用蒙特卡洛数值模拟方法考察该估计在小样本条件下的性质,数值模拟结果显示提出的估计方法在小样本条件下依然有优良的表现。