改进Copula函数在中型水库枯期径流预测中的应用

为提高中型水库枯水期径流预测的精度,文章引入改进的Copula函数对铁岭地区中型水库进行枯水期径流预测,并对比分析改进前后的预测效果。结果表明:相比于改进前,改进后的Copula函数可明显提高水库枯水期径流预测的精度,年尺度和月尺度相关系数分别提高0.285和0.273,径流总量相对误差可分别降低13.4%和11.5%。研究成果对于中型水库枯水期径流预测方法具有重要参考价值。

基于改进Copula函数的水库枯期径流预测研究

传统Copula函数在变量概率密度分布函数求解存在精度不高的局限,文章将改进的Copula函数对辽宁某水库枯期径流进行预测,并结合水库实测的枯期径流数据对比分析改进前后Copula函数对水库枯期径流预测的精度影响。研究结果表明:改进的Copula函数水库枯期径流预测值与实测值拟合度明显高于传统的Copula函数,水库枯期径流预测精度得到较大程度提高。

Copula函数在水库枯水期径流预测的改进研究

为提高中型水库枯水期径流预测精度,引入改进的Copula函数,选取辽宁省2座中型水库为研究实例,对其枯水期径流预测的精度进行对比。结果表明:改进后的Copula函数引入变量概率密度,对函数变量进行优化后,可提升求解精度,相比于改进前,各中型水库枯水期径流年尺度径流预测相对误差分别降低12.6%和13.7%,月尺度径流预测误差分别降低10.9%和11.8%。研究成果对于中型水库枯水期径流预测精度提高具有参考价值。

基于多维Copula函数的澜沧江-湄公河流域气象干旱特征分析

为全面揭示变化环境下澜湄流域多维气象干旱特征,采用标准化降水蒸散指数SPEI表征流域气象干旱,基于游程理论分别提取澜沧江段和湄公河段上、中、下游流域1901—1960年和1961—2021年两个时段的干旱事件,利用Copula函数分别构建两个时段不同子流域二维和三维干旱特征变量联合分布,计算不同干旱特征变量组合条件下的干旱联合发生概率,对比分析不同子流域多维气象干旱特征的时空变化。结果表明:时间上,1961—2021年各子流域平均干旱程度均较1901—1960年更严峻,尤其是极端干旱事件(单变量累积频率为25%、50%)的多维干旱联合发生概率增幅最大;空间上,1961—2021年,随着干旱历时、烈度和烈度峰值的增加,“或”情况下多维干旱联合发生概率最高值区自北向南转移,“且”情况下多维干旱联合发生概率最高值区自南向北转移。

基于Copula函数的水闸变形实时风险率量化模型

变形监测数据实时反映了水闸结构性态及所受荷载的特性,若能根据水闸变形监测资料确定其失效风险概率,将得到更可靠的结果。将原位监测资料融入水闸失效概率分析中,提出一种基于Copula函数的水闸变形实时风险率量化模型,在考虑水闸各部位监测效应量差异性与关联性的基础上,将单测点变形风险率提升为多测点变形风险率,进而实现水闸整体变形风险率的实时量化分析。实例分析表明,模型实现了水闸变形实测效应量与风险率的动态转化,对水闸变形实时风险率进行了整体分析;所得结果符合水闸整体变形风险率变化的基本规律和客观事实,可有效解读工程监测信息和直观反映工程运行性状,可为水闸工程的运行管理和安全监控提供理论依据与技术支撑。

基于改进时间卷积网络与藤Copula的短期风速预测

考虑风电场相邻风机风速间以及风速与气象因素间复杂的非线性关系,提出了一种基于改进时间卷积网络与藤Copula相结合的风速预测方法。首先,利用深度残差收缩网络中存在的注意力机制及软阈值化的思想改进时间卷积网络中的残差模块,并进行初步风速预测;然后,考虑到众多气象因素对风速的影响,使用核主成分分析对气象数据进行降维,在保证数据特征的同时,降低数据的复杂度;最后,利用藤Copula在描述非线性相关结构方面的优势构建修正模型,使用降维的气象数据修正初步风速预测值,得到最终的风速预测结果。实验证明,所提方法提高了短期风速预测的精度。

基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测

风电功率具有较强的波动性和随机性。为进一步提升风电功率的预测精度,提出一种基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测模型。该模型采用卷积神经网络、自注意力机制和双向门控循环单元捕获风电功率序列的长期时序依赖关系。为了解决低风速下待风状态神经网络难以精确拟合的问题,模型通过预测风速并结合当前时段的风电功率对低风速段的预测功率进行修正。针对参数训练的稳定性问题,模型通过改进预测策略和共享权重,引入一种多元非线性的损失函数来提取序列间的关联性。结果表明,所提模型在多项误差指标中均优于对比模型,能够有效提升超短期风电功率的预测效果。

基于Copula函数的宿迁市区域暴雨和外河水位遭遇组合分析

在系统化全域推进海绵城市建设背景下,为充分发挥河湖水系等海绵体的作用,江苏宿迁市开展了防洪、排涝不同系统间的衔接研究,对区域暴雨和外河水位进行遭遇组合分析。选取宿迁市老城区为研究区域,通过对比不同Copula函数对区域暴雨和外河水位遭遇组合分析情况,选择拟合精度最高的GH Copula函数进行计算分析,计算不同设计暴雨条件下遭遇概率最大的外河水位。结果表明:2年一遇设计暴雨遭遇18.6~18.7 m外河水位概率最大,3年一遇设计暴雨遭遇18.9~19.0 m外河水位概率最大,5年一遇设计暴雨遭遇19.0~19.1 m外河水位概率最大。研究成果可帮助实现城市排涝—防洪的有效衔接,对提升城市水系统的整体优化和协同发展具有重要意义,以期为宿迁市系统化海绵城市建设提供科学参考。

基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法

针对现有红外图像增强算法存在信噪比低、细节模糊、清晰度差等问题,本文提出基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法。首先,为克服尺度参数固定和光线散射导致红外图像退化的问题,利用大气透射率得到Retinex尺度参数的全尺度映射图,从而有效提高图像的清晰度,并将输入图像和使用全尺度Retinex处理后的输入图像作为算法的第一个输入和第二个输入。其次,为解决传统小波阈值函数在图像降噪过程中存在伪影、细节丢失等问题,设计改进小波阈值函数,通过引入尺度因子,在计算每层高频子图小波系数后,能根据该层数自适应调整尺度因子,并引入调节因子,结合指数函数,使该函数不仅能抑制高频子图噪声,还能极大程度保留细节信息。然后,使用小波图像融合的方式融合输入的高频子图和低频子图,进一步提高输出图像的纹理细节。主客观仿真结果表明,所提算法比其它对比算法具有更好的降噪和细节突出能力,并能提高红外图像的人眼视觉效果。最后,本文算法应用于红外成像模块采集的红外图像增强,效果良好,表明本文方法具有实用性。

激活函数在CNN模型中改进算法的研究

CNN,即卷积神经网络算法,是深度学习研究领域的重要分支,尤其是在图像识别领域,其已成为最为热门的研究对象。文章以图像识别为研究基础,先阐述卷积神经网络在图像识别中的进展,然后研究深度学习图像目标识别的传统算法,并在目标定位、特征提取、分类方法等方面与传统的目标识别算法进行了比较。在以上研究基础上,提出了一种新的卷积神经网络压缩激活函数模型,通过改进的CNN模型对卷积神经网络的结构进行了部分优化。实验验证了该模型的有效性,不仅降低了错误率,还大大减少了网络参数的数量,具有更强的学习能力。

基于Copula函数的嘉陵江流域水沙丰枯遭遇关系探究

为了深入了解嘉陵江水沙关系的变化规律。基于嘉陵江出口北碚水文站1965-2022年的年径流量和年输沙量资料,利用Mann-Kendall检验法、双累积曲线法并结合物理成因法诊断水沙关系的变异点,通过AIC、BIC、RMSE对径流量和输沙量的边缘分布函数和Copula函数进行优选,确定最优Copula函数并建立嘉陵江流域水沙联合分布模型,运用模型对流域内水沙丰枯遭遇概率、联合和同现重现期进行计算,进而对比分析水沙单变量和联合变量设计值。结果表明:①水沙关系在1989年发生突变,变异前的水沙相关性强于变异后的水沙相关性;②1965-1989年阶段水沙序列最优边缘分布都为Logn,最优水沙联合分布模型为Gumbel Copula模型。1990-2022年阶段径流量和输沙量的最优边缘分布分别为Gamma、GP,最优水沙联合分布模型为Frank Copula模型;③2个阶段水沙序列同步概率分别是59.77%、61.14%,均大于异步概率,且出现极端情况“水丰沙枯”、“水枯沙丰”类型的概率极低,表明水沙概率存在较大的相关性,来水来沙条件相对稳定;④联合变量设计值大于单变量设计值,通过两变量联合分布计算的径流量和输沙量设计值更加可靠。水沙联合重现期集中在2年附近,同现重现期绝大部分小于50年。通过探讨嘉陵江流域来水来沙联合变化特征,可为流域的水沙调控、防灾减灾等工作提供参考。

基于C-Vine Copula函数的台风灾害链“风-雨-潮”联合概率分布研究

现有台风灾害链研究大多采用高维对称Copula模型建立多个致灾因子的联合分布,对致灾因子之间非线性、非对称的复杂关联结构探究不足。文章以浙江岛屿城市舟山为例,通过C-VineCopula函数刻画当地台风灾害链“风-雨-潮”之间的复杂依赖关系,利用1979—2018年逐日的最大持续风速、累积降雨量以及最大风暴增水数据估算三者的联合概率分布以及重现期。研究表明:1)风速与降雨量在常规数值区间(非极端情况)具有较强的相关性,最佳联合分布为Frank Copula;风速与风暴增水具有上尾依赖的特征,最佳联合分布为Gumbel Copula;2)降雨量分布在风速条件下显示2处峰值,风暴增水分布在风速条件下近似于均匀,两者之间的最佳联合分布为Gumbel Copula;3)以单变量100 a重现期为例,风速-降雨量与风速-风暴增水组合事件的二维联合重现期分别缩短至29和30 a,而风速-降雨量-风暴增水组合事件的三维联合重现期缩短至17 a。综上,C-VineCopula函数能准确有效地刻画台风灾害链“风-雨-潮”之间的复杂依赖关系,深化对于台风灾害链内在作用机制的理解,为台风灾害风险管理和工程设计提供科学支持。

基于时变Copula函数的多部件系统可靠性评估

针对多部件失效相关的机械系统,提出一种基于时变Copula函数的多部件系统可靠性评估方法。首先,引入非线性Wiener过程刻画性能退化过程,并采用Copula函数刻画多部件失效间的相关性;其次,基于傅里叶级数近似Copula函数的演化方程,并通过蒙特卡洛(MC)模拟验证傅里叶级数对常见时变形式的拟合效果;此外,采用似然比统计量检验时变相关性的存在性,指明时变相关性研究的必要性。算例分析结果表明,与静态相关性模型相比,时变相关性模型对数似然函数值提高4.36%、赤池信息量准则(AIC)减小3.81%,可靠性评估结果更加准确。

基于Copula函数的区域雨潮遭遇风险概率分析

随着气候变化、人类活动影响加剧以及城市化进程等一系列事件的加快,我国的城市内涝问题日渐突出。以扬州市仪邗区域为例,由于扬州南濒长江,受长江洪水、潮水顶托,当面临暴雨等灾害时,仪邗区域无法快速外排,进而增大了内涝风险,针对内涝灾害的研究也因此成为了重要内容。本文利用Copula函数构建了研究区域最大三日面雨量和长江最大三日平均潮位的联合概率分布函数,并对不同雨潮组合情况下的遭遇概率进行分析,最终得到了雨潮的联合风险概率和同现风险概率。最终结果显示,Copula函数在雨潮联合概率分布方面拟合良好。这一拟合结果不仅可以为解决仪邗山洪在长江高水位时出路不足的问题提供一定的理论支持和科学依据,也可以为其他感潮河段的防洪决策提供参考。

基于Copula函数的西江干流与粤西沿海诸小河径流丰枯遭遇分析

环北部湾广东水资源配置工程从西江干流取水至广东省粤西地区,为从根本上缓解粤西地区缺水问题,研究西江干流与粤西沿海诸小河径流丰枯遭遇对工程水资源优化配置及运行调度具有重要意义。为此,基于西江干流控制水文站梧州站与粤西二个小河控制站,即鉴江化州站及九洲江缸瓦窑站数据资料,采用Copula函数建立了年、枯期、汛期不同时间尺度的径流联合分布函数,分析了径流丰枯遭遇规律。结果表明,西江干流与粤西诸小河径流间具有较高的互补性,建设水资源配置工程可很好地缓解粤西地区的缺水问题。

基于改进核函数的支持向量机天然气脱硫装置故障诊断方法

针对传统脱硫故障诊断方法反应慢、诊断准确率低的问题,根据Mercer理论,改进了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的核函数及其参数,建立了一个由多项式核函数、Sigmoid核函数和高斯径向基核函数复合成的改进核函数,在此基础上提出了一种基于改进核函数的SVM天然气脱硫装置故障诊断方法。相对于传统SVM,改进SVM体现了各单一核函数的优点,并具有更好的学习效率及诊断准确率,在小样本数据条件下仍然具有较好的泛化能力。利用HYSYS软件建模并与现场数据进行对比实验,由实验结果可知改进SVM的误差率降低到传统SVM误差率的约30%,验证了新方法能有效提高脱硫装置故障诊断的准确率和效率。研究结果有助于天然气脱硫装置故障诊断系统工作的智能化开展,同时也为故障诊断方法的研究提供了借鉴。

基于Copula函数的章水流域水沙丰枯遭遇频率研究

为探究章水流域内径流与输沙的相关性程度,以坝上水文站1956—2020年的月径流量及月输沙量数据为基础,采用Pettitt检验法、二维Copula函数法等,计算流域内多年径流、输沙量的变化趋势及丰枯遭遇特征。结果表明:章水流域年径流量变化平缓;年输沙量呈显著下降趋势(α<0.01),并在1994年产生显著突变(P<0.001);Lognormal分布为径流总序列的边缘分布函数;P-Ⅲ分布为输沙总序列及丰水期、枯水期、变异前、变异后序列的径流、输沙量分布函数;Clayton Copula函数为变异前后序列最优联合分布函数;Gumbel Copula函数为总序列、丰水期、枯水期序列最优联合分布函数;水沙变异前后呈现出的丰枯遭遇状态不同,遭遇频率相差较大。人类活动是章水流域水沙丰枯遭遇变化的主导因素。

四川盆地及邻区地壳分层结构研究——基于接收函数改进的序贯H-κ叠加方法的约束

接收函数H-κ叠加方法已被广泛应用于单个台站下方地壳结构的研究中.为探测盆地的沉积层和结晶地壳结构,一些研究提出了序贯H-κ叠加方法.但在实际应用中,往往需要人工区分存在沉积层的台站和基岩台站,分别应用序贯H-κ叠加和常规H-κ叠加方法.这种处理方式效率相对要低.为了克服这一局限性,本文对序贯H-κ叠加方法进行了一些改进,理论测试分析表明,该方法能够同时适用于单层和双层地壳模型,易于对大批量数据进行快速分析.其次,本文利用四川盆地及邻区近7年来的区域固定台站资料,以及威远地区布设的流动台网数据,基于改进的序贯H-κ叠加方法,对研究区地壳内部分层结构进行了研究.结果显示,盆地中北部地区沉积层厚度为4.6~6.7 km,平均V_(P)/V_(S)值约1.9~2.9.盆地南部一些台站下方观测到了康拉德界面,埋深约21~25 km,进而估算上地壳占整个地壳厚度的比例约56%.研究还发现,龙门山断裂带两侧地壳厚度变化明显,且断裂带南段地壳平均V_(P)/V_(S)值略高.此外,华蓥山断裂带局部地区下方呈现双Moho结构.

基于改进权函数距离的机器人运动偏差补偿算法设计

针对机器人在组装和生产过程中,由于几何参数存在一定误差,使连杆以及关节处等不可避免地出现细微差别,对机器人运动精度产生一定影响问题,提出了基于改进权函数距离的机器人运动偏差补偿算法设计方案。在定位机器人位置前添加扭角,获取机器人两坐标系间转换矩阵,根据线性标定计算机器人运动定位的绝对误差,利用改进权函数建立机器人距离误差数学模型,初步补偿运动误差。计算机器人末端执行器中心点位置和姿态的偏差,将补偿问题转化成机器人运动优化问题,得出运动偏差优化问题目标函数,经多次迭代得出最终补偿结果。实验结果表明,所提方法的误差补偿效果佳,重心补偿后的机器人运行稳定性好。

基于R-VineCopula函数研究内蒙古呼和浩特大气污染物相关性

PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2和O3这6种主要大气污染物严重影响了空气质量,为了探究其日均质量浓度之间的相关性,利用R-VineCopula函数研究呼和浩特市2014—2021年6种大气污染物。首先对6种污染物的日均质量浓度进行统计分析,选取4种双参数分布函数拟合其边缘分布,然后从中选出每种污染物的最优分布。基于此最优边缘分布,用R-VineCopula函数对污染物进行相关性分析。结果表明:呼和浩特市不同大气污染物日均质量浓度之间的相关性较高,联合分布的R-Vine Copula模型能较好地刻画这种相依关系。构成Vine结构的Pair-Copula函数不同,说明两两不同浓度间的关联性有差异,R-VineCopula结构能够很好地捕获这种关联差异性。