计及弱磁效应的直驱式波浪发电系统变系数模型预测控制策略

为提高波浪发电系统(wave energy converter,WEC)能量捕获效率,并保证其在运行过程中满足系统的各种约束条件,该文以平均捕获功率最优为目标,提出计及弱磁效应的直驱式波浪发电系统变系数模型预测控制(model predictive control,MPC)策略。针对波浪激励力过大导致的变流器输出电压过调制问题,将弱磁控制引入优化算法,在满足发电机弱磁极限的前提下增大发电系统的运行范围,提高WEC的能量捕获效率。此外,基于仿真分析,发现了规则波下MPC目标函数的正则系数与平均捕获功率的对应关系。在此基础上,引入快速傅里叶变换(fast Fourier transformation,FFT)与叠加定理,构建了适用于不规则波输入的直驱式WEC变系数MPC控制策略。仿真结果表明,在不规则波浪下,所提方案能在满足系统约束条件的同时,有效提高能量捕获效率。

微胶囊相变材料改良粉砂土的导热系数及预测模型

【目的】针对季节冻土地区渠道冻融破坏,分析微胶囊相变材料(microencapsulated phase change materials,mPCM)改良粉砂土层渠基的温度场,对改良粉砂土的导热系数进行研究。【方法】以mPCM为改良剂,掺入渠基粉砂土形成mPCM改良粉砂土;对mPCM改良粉砂土进行导热系数实验和内部结构表征;采用多元线性回归和支持向量机(support vector machine,SVM)方法分别建立mPCM改良粉砂土的导热系数预测模型。【结果】mPCM改良粉砂土导热系数与含水率、干密度、mPCM掺量有关,且受冰水相对含量、冰水相变潜热、mPCM相变潜热和mPCM填充密实作用的影响,具有明显的温度效应;mPCM改良粉砂土导热系数的变化与实验温度和mPCM相变温度有关,可分为快速降低、缓慢降低和逐步上升3个阶段;多元线性回归和SVM模型均能较好地拟合预测mPCM改良粉砂土的导热系数,但SVM模型更适用于表征mPCM改良粉砂土导热系数各影响因素间的非线性关系。【结论】mPCM改良粉砂土的导热系数提高能够有效调控渠基土温度场,减轻渠道冻害,且SVM模型能更加准确地进行导热系数预测。

变系数部分非线性模型的分位数回归估计

研究纵向数据缺失下变系数部分非线性分位数回归模型的估计问题.利用逆概率加权法结合分位数回归给出参数估计和非参估计;在一定条件下,证明了所给估计量的渐近正态性;通过数值模拟,验证了所提方法的有效性.

基于加权复合分位数回归的变系数部分线性模型的稳健经验似然估计

研究了变系数部分线性模型的稳健经验似然推断问题。利用加权复合分位数回归以及经验似然方法,并结合基于矩阵QR分解的正交投影技术,对模型的参数分量提出了一种基于加权复合分数回归的经验似然估计方法。理论证明了提出的经验对数似然比函数渐近服从卡方分布,得到参数分量的置信区间。该估计方法中引入了基于矩阵QR分解的正交投影技术,保证对模型的参数分量进行估计时不会受到非参数分量估计精度的影响,因此具有较好的稳健性和有效性。

变系数模型的稳健变量选择与结构识别

研究了稳健回归下变系数模型的变量选择和模型结构识别问题。利用B样条基函数近似非参数系数函数,建立自适应组Lasso双惩罚函数选择变系数模型中的重要变量并且识别具有常数效应的协变量,同时估计未知的非参数系数函数。在一定条件下,证明了所提出的惩罚估计量具有相合性和稀疏性。通过数值模拟验证所提方法的有限样本性质。

变系数的周期性时间序列模型及其应用

存在于各个领域的时间序列不仅表现出周期性的特征还易受外界因素的影响,而且外界因素的影响并非一成不变,同时,部分时间序列的周期是未知的.对于这样的易受外界因素影响的周期性时间序列,本文旨在构造含有变系数函数的周期性序列模型.将经典的时间序列模型分解成一个含有未知参数的部分线性变系数模型,利用B样条逼近外生变量的变系数函数,借助带有l_(0)惩罚项的最小二乘回归得到未知周期、周期序列以及外生变量的影响系数的估计结果.本文还给出了估计量的理论性质,包括周期估计的相合性、周期序列估计和变系数函数估计的渐近性质.通过第4章的模拟,我们展现了本文方法的优越性.最后我们通过三个实际数据的应用展现了本文方法的实用性.

成渝城市群PM_(2.5)影响因素的半变系数模型分析

随着西南地区成为我国经济高质量发展新高地,成渝城市群的可持续发展受到各界关注。利用半变系数面板数据模型,以成渝城市群为研究对象,探讨PM_(2.5)与气温、降水量、气压、平均风速、相对湿度之间的动态关系。首先,通过散点图和拟合回归曲线分析不同气象因素与PM_(2.5)之间的线性关系、非线性关系,以及气象因素间的相互作用。其次,将半参数固定效应估计量、半参数随机效应估计量与测试程序相结合,区分固定效应和随机效应。研究发现:不可观测的个体效应为固定效应;气温对PM_(2.5)具有负向线性影响;气压、平均风速、降水量和相对湿度对PM_(2.5)具有复杂的非线性影响;气压分别与平均风速、降水量和相对湿度共同作用于PM_(2.5)。建议成渝城市群充分利用地理区位特征植树造林,调整能源结构,进行人工降雨,运用科技手段治理PM_(2.5),以此减少空气污染。

部分线性变系数模型的贝叶斯分位数回归

针对部分线性变系数模型的参数估计问题,采用B样条方法逼近非参数部分的未知光滑函数,进而利用非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯分位数回归,并基于Gibbs抽样推导出所有未知参数的后验分布,通过数值模拟比较分析了贝叶斯分位数回归与分位数回归参数估计的优劣,结果表明,在均方误差准则下,贝叶斯分位数回归的估计效果更优。最后,通过实例分析说明了所提方法的有效性。

变系数ARCH-M模型的ARCH效应检验

本文考虑变系数ARCH—M模型,构造了非参数部分和参数部分的截面似然估计。基于估计的渐近性质,构造了Wald检验统计量来检验模型是否具有条件异方差性。数值模拟结果表明,所构造的估计和Wald统计量具有良好的有限样本性质。

近相变区细砂土导热系数试验及预测模型研究

近相变区冻土导热系数是影响寒区岩土工程热稳定性的关键物性参数,针对该温度区间冻土导热系数难以精确测量的问题,提出了一种稳态热流计法试验获得导热系数、量子粒子群寻优算法近似回归定性温度的近相变区冻土导热系数测试方法,采用核磁共振技术对细砂土近相变区未冻水含量进行测试并探究了其与导热系数的关系,分析了负温区细砂土导热系数的分布特征和参数影响规律,建立了不同温度区间的导热系数预测模型。结果表明:负温区细砂土未冻水含量变化曲线与其导热系数呈现出极为相似的变化规律,温度-导热系数曲线可划分为-3.2℃为界的近相变区和稳定相变区;冻结细砂土导热系数的增幅区间主要发生在近相变区,增长幅度约占整个负温区导热系数总增幅的50%,且随温度降低,导热系数的增幅逐渐减小;预测模型平均相对误差为4.14%,±10%误差内占比为94.7%,稳定相变区确定系数R2为0.892,近相变区确定系数R2为0.883,证明了该模型具有较好的准确性。研究成果可为寒区工程温度场的计算与分析提供基础参数,亦可为寒区重大基础设施精细化设计和冻土风险精细化防控提供数据支持。

半参数空间变系数回归模型的两步估计方法

文章首先介绍了部分回归模型、空间变系数模型及估计方法等相关理论知识。通过对以前所研究的半参数模型,将单个自变量非线性函数与空间变系数模型进行有效组合,提出了半参数空间变系数回归模型两步估计方法,并从试验设计、模拟试验结果分析两个方面入手,对该估计方法运用效果进行模拟,结果具有较高的可靠性和稳定性,实现了对常值系数的有效计算和估计,为相关人员提供有效的借鉴和参考。

变系数模型的稳健LS-SVR估计算法及数值分析

变系数模型的最小二乘支持向量回归估计方法(VC-LS-SVR)是最近提出的一种用于分析变量间回归关系动态变化特征的有力工具,经典非参数回归模型与机器学习方法相融合的新技术,不仅增强了变系数模型对变量间非线性关系的适应性与可计算性,同时继承了经典统计模型的可解释性。但是上述方法直接利用最小二乘支持向量回归(LS-SVR)技术拟合变系数模型,缺乏稳健性,数据中的异常值会扭曲系数函数的估计,从而引起对回归关系的误导性解释。为解决上述问题,基于VC-LS-SVR和加权思想提出了两种稳健估计方法:变系数模型的加权最小二乘支持向量回归估计方法(VC-WLS-SVR)与迭代重加权最小二乘支持向量回归估计方法(VC-IRLS-SVR)。数值实验结果表明两种方法具有稳健性,能够有效抑制异常值的影响,即使在异常数据污染率达到50%或存在极端异常值的情况下,也能获得准确和稳定的估计结果。

部分线性变系数测量误差模型的约束Liu估计

本文考虑部分线性变系数测量误差模型的估计问题,同时考虑线性部分自变量存在多重共线性和线性部分存在约束条件时两种情形,基于校正的profile最小二乘技术与Liu估计方法,分别构造了未知参数分量的Liu估计和约束Liu估计,并研究了所提估计量的渐进性质。

基于黏弹性Chapman-Kelvin模型的裂缝储层频变AVAZ反演研究

为了在地震资料和裂缝储层特征之间建立联系,对裂缝储层采用了等效介质模型.而传统的等效介质模型未充分考虑非完全弹性介质理论和基于频变各向异性理论的双相或多相流体假设,也不能对实际裂缝储层中的地震波频散和衰减现象提供准确合理的解释,并且储层参数的反演研究对裂缝储层的定性预测和定量描述举足轻重.为此,本文首先根据所提出的黏弹性Chapman-Kelvin动态等效介质模型,该模型考虑了耦合的双相流体假设、黏弹性理论、喷射流以及斑块效应,并在此基础上分析了裂缝储层参数(主要为裂缝密度、裂缝长度、孔隙度和含水饱和度)对地震波频变特征的影响.然后基于黏弹性Chapman-Kelvin模型与Schoenberg和Protazio概括的Zoeppritz方程所计算出的频变反射系数,分析了反射PP波和PS波的频变AVAZ(Amplitude Versus Angle and Azimuth)特性和PP波频变反射系数与裂缝储层参数的关系.同时考虑到发生地震频散时,反射系数和频率产生关系,构建了在角度、方位和时间域内的新型正演方程.最后,基于PP波频变反射系数对裂缝密度、裂缝长度、孔隙度和含水饱和度的变化有较好的敏感性特点,进行了两种反演方法研究:其一是基于贝叶斯理论直接反演方法,其中以对数绝对范数作为似然函数和高斯分布,即L2范数度量作为先验约束;其二是基于频变反射系数的MCMC(Markov Chain Monte Carlo)随机反演方法.通过频变AVAZ进行裂缝储层参数的反演研究,结果表明,MCMC随机反演方法在缺失先验的储层参数信息时,反演结果的不确定性较强.当存在有效且足够的先验信息时,反演结果的可靠性进一步提升.而基于贝叶斯理论直接反演方法,则显示出基于频变AVAZ来区别大尺度裂缝和微尺度裂隙的潜力.

基于反射率法正演模拟的含气储层反射系数频变规律研究

振幅随偏移距/入射角的变化(AVO/AVA)技术已在油气勘探中广泛应用,其随频率的变化特征对岩性研究、储层预测和油气检测具有重要的指示作用。频变特征不仅与含气储层自身吸收衰减产生的速度频散有关,还与地震波在储层顶底之间发生的多次反射有关。本研究基于反射率法建立层状介质的频变反射系数递推公式,利用Chapman模型引入频散速度,提出一种充分考虑含气储层本身吸收衰减与层状结构的AVO精细模拟方法。并在此基础上深入分析了含气储层的厚度、含气饱和度、孔隙度及渗透率与频变反射系数之间的关系,为采用频变规律开展含气储层识别提供了依据。

时空团状系数回归模型及其在海洋时空断面数据中的应用

为揭示变量间的回归关系在时空域上的变化结构,本文提出了一种新的变系数回归模型——时空团状系数(Spatio-temporally clustered coefficient, STCC)回归模型。STCC模型通过对时空上相邻点的回归系数之差施加惩罚,从而估计出存在时空变化的回归关系。该模型可在没有先验信息的情况下探索回归关系的时空结构。数值模拟实验表明:STCC模型不仅能有效捕捉回归关系在时空域上的团状结构,对随时空连续变化的回归系数也表现出了较好的估计性能。本文运用STCC模型探索了大西洋25°W断面上的海水温度和盐度之间的回归关系,并据此初步分析了南极中层水的季节性演变特征。

基于变系数模型的新疆城乡居民收入差距及其影响因素分析

以探索新疆城乡居民收入差距与新疆人均GDP、固定资产投资、人口城镇化率、地方财政支出、社会消费品零售总额等五个经济指标的关系为目的,将2000—2019年时间序列数据作为样本,用时间序列方法对样本数据进行趋势分析与ADF、PP平稳性检验,检验结果表明一阶差分以后所有变量为平稳时间序列,并且因变量与自变量之间存在协整关系.为了避免自变量之间的共线性问题,利用主成分分析方法把五个自变量降维成一个主成分,得到的第一个主成分为自变量,城乡居民收入差距为因变量分别建立线性回归模型与变系数回归模型.两种回归模型结果均表明五个自变量的综合指标对新疆城乡居民收入差距而言,具有反向作用.变系数模型进一步说明五个自变量的综合指标对新疆城乡居民收入差距的影响强度随时间增长变强.利用模型的判定系数与均方误差对两种模型进行评价,两个指标都表明对分析新疆城乡居民收入差距与各个影响因素的关系而言,变系数模型优于线性回归模型.

基于Fick定律的柱状煤瓦斯扩散系数变化规律及模型构建

瓦斯扩散能力直接影响瓦斯资源开采、突出危险性、瓦斯涌出及含量测定。为了研究煤中瓦斯扩散系数受应力、瓦斯压力、温度等因素的作用规律,在稳定浓度差条件下对柱状煤进行了扩散系数测定,避免了通过解吸曲线反推扩散系数带来的模型依赖性问题。研究结果表明:无论是吸附性气体甲烷还是非吸附性气体氦气,扩散系数与有效应力近似为负线性关系,但相较于渗透率受影响较小;甲烷扩散系数随进气压力(浓度梯度)增大呈幂函数衰减规律,与温度关系满足阿伦尼乌斯公式。对比分析了稳态法实测扩散系数与经典模型和时变扩散系数模型所得扩散系数,发现所得扩散系数的量级相同,大小可相差数倍,且扩散系数随甲烷压力增大变化趋势不同。基于扩散系数受压力(浓度梯度)和温度影响规律,建立了变扩散系数扩散模型,并利用柱状煤实测的扩散系数对粒煤在恒温和变温条件下解吸数据进行了预测。对预测结果进行解吸试验验证,表明该模型无论是在恒温还是变温条件下都能很好反映煤基质中瓦斯扩散过程。

一类双函数系数ARCH-M模型的经验似然估计

针对一类双函数系数自回归条件异方差-均值(ARCH-M)模型的估计问题,提出一种基于经验似然的估计方法;在该估计方法中,所提出的模型允许金融时间序列的风险效应和收益效应同时为某一变量的函数结构,可以有效地刻画金融时间序列的风险和平均收益之间的关系,具有较广的适应性;同时,与经典矩估计法和极大似然估计法相比,基于经验似然的估计方法具有独特的优势,可以充分考虑金融序列的异方差性,并且所构造的置信区间不涉及任何渐近方差的估计,因此具有较好的稳健性和有效性;在一些正则条件下,对所构造的经验对数似然比统计量及函数系数估计量的渐近分布进行了理论分析;结果表明:关于风险效应函数系数和收益效应函数系数的经验对数似然比统计量均渐近收敛于中心卡方分布,同时函数系数估计量渐近收敛于正态分布;进而对风险效应函数系数和收益效应函数系数分别构造了相应函数系数的逐点置信区间。

带固定效应半变系数面板数据EV模型的约束估计

研究了带固定效应的含变量误差半变系数面板数据模型的约束估计问题.首先采用Profile最小二乘方法构建出参数部分的无约束估计量,其次建立在参数部分附加约束条件下该模型的约束估计量,最后分别证明了两个估计量在适当条件下满足渐近正态分布.