连续概率模型在金融投资方案里的应用

针对某公司在金融投资中遇到的问题,我们建立了连续概率模型。对于连续概率模型,我们观察收益额频率正态性检验,发现各个收益额频率分布基本符合正态分布,然后我们使用正态分布参数估计和参数检验,证明了该样本符合正态分布。对于单周期情形,模型得到结果如下:P(X<-10)=0.0366,以95%的置信度保证损失的金额不会超过8.5589万元,初始投资额为1168.3744万元。对于两周期情形,模型得到结果如下:P(X<-10)=0.0350,以95%的置信度保证损失的金额不会超过7.6773万元,初始投资额为1302.5413万元。对于T周期情形,模型推导得出结果如下:样本分布函数[3]:。1)已知损失金额为L,其超过损失金额L概率为:P(X<-L)=F(-L);2)已知损失超过损失金额L概率为Y,通过列方程F(M′)=Y求解,得出M′的值,再通过关系式M′1000=-10M求出M的值。模型总结。连续正态分布的应用很好地解决了本文提出的问题,并且精度很高,借助于MATLAB计算不是特别复杂。

适用于电网规划的光伏发电概率模型及其应用

提出了一种兼顾短时波动性和中长时间尺度变化规律的光伏电源出力概率模型。采用气象模型基于少量参数即可建立太阳辐照度小时均值在一年内变化的离散概率时间序列模型。采用Beta连续概率分布描述每小时内太阳辐照度相对于均值的随机波动性。所提模型所需统计参数少,能有效反映光伏电源出力时间特性的规律性和随机波动性。将算例结果与实际光伏电站辐照度检测数据进行对比,验证了所提模型的有效性。结合分布式光伏电源接入配电馈线的选址定容规划实例说明了所提模型的应用场景。

基于CDCPM的维吾尔语非特定人语音识别

现代维吾尔语语音识别研究尚处于起始阶段 ,在此介绍了基于中心距离连续概率模型 ( CDCPM)的维吾尔语非特定人语音识别 .CDCPM用中心距离正态 ( CDN)分布描述模型特征空间 ,去掉了 HMM的状态转移概率矩阵 A,对 HMM进行了简化和改进 .在维吾尔语综合语音库上进行的实验表明 :恰当地估计模型状态数和模型混合密度数 ,当模型数为 5 2 5个 ,模型状态数为 16,混合密度数为 2 4 ,维吾尔语非特定人语音识别首选正识率达到97.90 % (集内 )和 94 .76% (集外 ) ,取得了较好的识别效果 .同时 ,指出了进一步开展维吾尔语语音识别研究的几个问题 .

连续语音关键词识别系统的拒识方法研究

为解决在连续语音关键词识别系统中，对语音识别候选进行拒识问题，采用中心距离连续概率模型，提出了以概率统计理论和试验分析为基础的新拒识方法：“特征临界区域百分比”方法和“识别分数间隙”方法。这两种方法可以联合使用。为了考察拒识方法的拒识性能，定义了４个评价参数，并在一个来自现实世界的语音大数据库上，测试了２万个样本。拒识的平均正识率为８６．３３％，拒识后平均候选个数降为３．４６（未进行拒识前是１０名候选），总的拒识错误率为０．２７％。试验结果表明，本文提出的两种拒识方法是有效的和可行的。