基于Copula函数的组合变量联合概率分布研究及应用

基于Copula函数原理,利用武江流域实测水文资料,以广义GDP为洪峰洪量边缘分布,构建了流域组合变量Copula概率分布模型,分析了洪峰与洪量、洪量与洪水历时、洪峰与洪水历时的联合概率分布,绘制各种变量组合下的联合分布图及重现期等值线图,并比较了同重现期条件下,洪水单变量设计值与多维联合设计值的区别。结果表明:广义GDP分布能很好的描述洪峰、洪量边缘分布,而基于广义GDP分布和指数分布构建的两变量Copula联合概率分布模型不限定变量的边缘分布,对各种类型的水文变量联合分布拟合效果较好;能全面反映洪水各特征属性不同等级下的联合发生频率,对同一频率下联合分布推求的洪水设计值比单变量设计值偏于安全。基于Copula函数的组合变量概率分布模型描述洪峰流量、洪量、洪水历时等特征的联合分布,较为全面地反映组合特征的洪水发生的概率和重现期,进一步反映洪水风险。

设计基准期内水库最高水位的概率分布模型

对已建水库在设计基准期内的最高水位的概率分布进行了研究，提出了年最高水位的极值Ｉ型分布模型，计算了分布参数。

基于狄利克雷模型的分布鲁棒机组组合

在应对风电不确定性电源发电的机组组合决策中,针对风电随机过程难以表达为确切概率密度与分布的问题,提出基于非精确狄利克雷模型的分布鲁棒机组组合优化模型与求解方法。其核心体现在:首先,依据历史信息,采用非精确狄利克雷模型(imprecise Dirichlet model,IDM)构造包含风电输出功率所有可能概率分布的模糊集;其次,依据该模糊集,在满足一定置信水平下,推演风电输出功率不确定性区间的表达,从而使其与传统自适应鲁棒优化模型相衔接;由此,构建了分布鲁棒优化决策模型,同时采用列约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法对其求解;最后,通过IEEE118节点系统算例,验证模型和方法的有效性。

两变量水文频率分布模型研究述评

水文变量多特征属性的频率分析,以及各种水文事件的遭遇及联合概率分布问题需要采用多变量概率分布模型解决。总结了当前应用最广泛的几种两变量概率分布模型,对各种模型的适用性和局限性做了详细分析,并介绍了一种新的两变量概率模型——Copula函数。现有模型大都基于变量之间的线性相关关系而建立,对于非线性、非对称的随机变量难以很好地描述;大部分模型假定各变量服从相同的边际分布或对变量间的相关性有严格的限定,从而限制了其应用。Copula函数所构造的两变量概率分布模型克服了现有模型的不足,它具有任意的边际分布,可以描述变量间非线性、非对称的相关关系。作为一种用于构造灵活的多变量联合分布的工具,Copula函数在水科学领域具有广阔的应用前景。

基于等维递补的多变量灰色组合预测模型

利用等维递补建立单个多变量灰色预测模型,进而建立多变量灰色组合预测模型.通过实例说明多变量灰色组合模型的应用和效果.

多变量非线性组合模型在石油消费预测中的应用

在预测研究中,除了要选好主要影响因素外,还要解决如何减小干扰因素的影响,以提高预测的准确性和稳定性.我国的石油消费自1993年以来一直比较强劲,年均增长率达到了7.6%,未来我国石油需求仍将保持快速增长.本文针对我国石油消费中的影响因素,建立了多变量非线性组合预测模型,并通过确定加权组合参数减少了不确定因素的影响.

二维复合极值模型在暴雨多变量联合分布中的应用

为了更好地描述暴雨多变量特征,构建以GPD为边缘分布的泊松-二维Copula复合极值模型,并将其应用于成都温江站暴雨雨量和暴雨雨峰的联合概率分布计算,研究表明该模型:理论联合频率与经验联合频率吻合较好,能用于暴雨联合分布的计算;考虑了暴雨过程出现的频次,增加了概率模型的物理内涵,选取独立的暴雨过程极大值作为样本,克服了GPD阈值选取的随意性;可以推广应用于连续分布为其他的Copula函数的情形,具有广泛的应用前景。

组合截面工程结构离散变量优化设计的通用模型及启发式算法

建立了组合截面离散变量优化设计的通用模型;提出了一种启发式求解算法。通过对截面设计变量的合并,把截面整体作为一个设计变量;将约束条件按其作用范围分为三类:局部约束、全局约束、中间约束,即介于局部和全局约束之间的约束;根据离散结构实体杆件在结构中受力和传力的特点,将杆件分为5类。针对三类约束的不同特点,分别给出了启发式求解算法。最后通过一个三维的空间结构实例给出验证,优化效率高,效果明显。六个工程实例的优化结果比经验设计可节省材料5.0～19.0%。实践表明本文提出的模型通用性强,启发式求解方法效率高且实用,适合大规模离散变量工程结构最轻设计问题。

组合惩罚下联合均值与方差模型的变量选择

在生产实践和计量经济领域中,控制产品质量的方差就能保证产品的合格品数相对稳定,所以当前学者对联合均值与方差模型的研究倍感兴趣.基于解释变量经常是具有相关关系的实际情况,提出了一种由SCAD惩罚和岭回归混合在一起的组合惩罚,该惩罚充分利用了岭回归能克服解释变量相关性过高对估计效果的影响,同时也证明了这样的惩罚具有相合性和Oracle性质.使用该组合惩罚对联合均值与方差模型进行了变量选择.最后的随机模拟结果表明该模型和方法是有效的.

中长期风电功率的多气象变量模型组合预测方法

为了预防和控制危害性风电功率事件,提出多气象变量模型的组合预测方法,以实现中长期高精度风电功率预测。该方法利用数值天气预报提供的气象数据预测长期风电趋势,同时局部采用多变量模型改善预测精度。为了保证多变量模型的有效性,首先采用Granger因果检测法筛选出对风电功率预测有效的气象变量。其次,针对不同气象变量进行数据结构分析,并根据其动力学特性单独建立合适的预测模型,然后采用线性或非线性机制对不同气象变量预测结果进行组合,完成组合预测模型的建立。最后,通过对实例数据仿真,实现了中长期风电功率预测,并结合误差分析验证了组合预测模型的有效性,且预测结果为后续中长期风电功率事件分析提供了基础。

基于虚拟变量回归与SARIMA组合模型的GDP预测

文章根据我国1992年至2015年的GDP季度数据,建立了虚拟变量回归(DVR)模型、SARIMA模型及其组合(DVR-SARIMA)模型,并进行了比较与分析,结果发现组合(DVR-SARIMA)模型的拟合效果最好,预测性能亦是最好,且利用组合(DVR-SARIMA)模型对我国未来的季度GDP进行了预测,以期对我国未来的总体经济增长情况做出合理的分析与判断。

简支工字形钢混组合梁横向分布系数研究及简化计算

钢混组合梁兼具钢材的抗拉性能及混凝土的抗压性能,整体造价较钢梁有明显优势,在城市建设中具有明显的运用优势。然而,基于工程实例对钢混组合梁开展横向分布系数的研究和简化计算较为匮乏。因此,选取一项桥梁改造工程,以简支工字形钢混组合梁为对象,通过建立全桥梁格有限元模型分析桥宽、中间横梁间距、中间横梁强度、主梁片数等参数,研究简支工字形钢混组合梁横向分布系数。将其结果与刚性横梁法、刚接板梁法、比拟正交异性板梁法相比,简化了简支工字形钢混组合梁有限元计算。

基于LSTM-SVR组合模型的光伏电站短期功率预测

提出了一种基于长短期记忆网络和支持向量回归混合模型的光伏功率预测方法。通过对SVR模型引入松弛变量,对LSTM模型中较大的预测误差进行修正,从而达到更好的预测准确度。构建支持向量回归的长短期记忆混合网络(LSTM-SVR)光伏功率短期预测模型与LSTM模型一同预测并进行对比,得出指标量化预测误差结果。

用概率模型解决一类分析及组合问题

通过构造概率模型，给出概率方法在数学分析及组合中的一些应用。

多喷头组合变量喷药系统的设计与试验

为了克服传统压力式和脉宽调制(pulse width modulation)调节控制方式的缺点,以及目前变量喷药系统的"较复杂,实现成本较高"的不足,该文设计了基于多喷头组合的变量喷药系统,建立了变量喷药影响因素模型,设计了变量喷药系统的管路、上位机处理系统及变量喷药控制器,运用流体网络理论建立喷药网络的数学模型,分析了系统的流阻。在喷雾试验台上搭建了变量喷药系统,试验数据分析表明多喷头组合的变量喷药系统是可行的,每种方式下喷药量与理论值误差均小于10%,可调节喷药量范围宽,农药的施用量大幅度减少。

概率可靠性模型的可靠性

研究了机械概率可靠性设计模型的可靠性问题 ,通过实际计算探讨了概率特征参数和分布型式等可能出现的偏差对可靠性计算结果的影响。

基于模糊组合变量的自适应加权控制

针对多变量非线性系统 ,提出一种基于模糊组合变量的自适应加权控制方法。首先利用模糊逻辑系统构造模糊组合变量 ,通过赋予各个模糊组合变量不同的权重来形成多变量非线性系统的加权控制 ;然后利用反向传播算法对量化系数和加权系数进行学习 ,从而有效地解决了多变量模糊控制系统难以设计和实现多维控制器的问题。最后通过仿真实验证明了该方法的有效性。

机会约束下贷款组合优化决策的方差最小化模型

通过把贷款的收益率刻画为模糊变量,提出了机会约束下贷款组合优化决策的方差最小化模型。针对贷款收益率是特殊的三角模糊变量的情况,给出模型的清晰等价类,对等价类模型用传统的方法进行求解。对于贷款收益率的隶属函数比较复杂的情况,应用集成模糊模拟、神经网络、遗传算法和同步扰动随机逼近算法的混合优化算法求解模型。数值算例验证了模型和算法的有效性。

模糊随机环境下带个人偏好的投资组合决策模型

在现实的证券市场中,存在许多混合不确定性因素对证券的收益率产生影响。本文的目的是建立糊随机环境下带个人偏好的投资组合决策模型。在模糊随机环境下将证券的收益率视为模糊随机变量,同时考虑到投资者的偏好,提出λ均值和投资者的风险曲线的概念,他们分别反映投资组合的收益和风险。文中给出新的λ均值有效投资组合和λ均值有效前沿的概念,探讨新的投资组合的收益率与偏好参数λ的关系;最后本文采用混合智能算法进行实例分析,结果表明本文所提模型是可行性的。

基于ARMA组合模型的我国人口增长预测分析

众所周知,我国是人口大国,人口数量问题和人口结构问题严重阻碍了我国社会、经济、资源、环境等方面的可持续发展。在新中国成立以来人口增长趋势以及两次人口波动情况后,从虚拟变量的角度,考察了计划生育政策的实行对我国人口的影响,结果表明计划生育政策大大减缓了我国的人口增长速度,对控制人口形势发挥了显著作用。在此基础上,运用组合模型,一方面克服了自相关性,更重要的是,利用组合模型在预测方面的优势,对未来五年我国人口进行预测,结果表明,在2014年,我国人口将突破14亿,2015年,我国人口总量将达到14.2684亿。