基于指数分布优化器的混合光伏-温差系统最大功率点跟踪

为解决混合光伏-温差(photovoltaic thermoelectric generator,PV-TEG)系统的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)问题以提高能源转换效率和利用率,提出了一种基于指数分布优化器(exponential distribution optimizer,EDO)的混合PV-TEG系统MPPT技术。EDO通过模拟指数分布的随机变化来搜索潜在的解空间,由于随机性,算法可有效避免在局部遮蔽条件(partial shading condition,PSC)下陷入局部最优,并在搜索空间中广泛探索以找到最优解。算例研究包括启动测试、太阳辐照度阶跃变化、随机变化、香港地区四季实际算例4个部分,并与其他5种算法进行对比分析,以较为全面地验证所提EDO技术在混合系统MPPT应用中的可行性和有效性。仿真结果表明,采用EDO的混合PV-TEG系统在不同运行条件下均能稳定、高效地实现最优越的MPPT性能,尤其是在春季低辐照度的条件下,EDO产生的能量分别超过蜻蜓算法(dragonfly algorithm,DA)、增量电导法(incremental conductance method,INC)、扰动观测法(perturbation observation method,P&O)能量输出的68.85%、66.13%和59.69%。

双定数混合截尾下双参数指数分布的统计分析

基于双定数混合截尾试验数据,研究了门限参数已知时,取逆伽玛先验分布的情况下,双参数指数分布的尺度参数和可靠度函数的极大似然估计,以及3种不同损失函数下的Bayes估计。通过随机模拟,进一步比较了双定数混合截尾试验和定数截尾试验下尺度参数和可靠度函数的Bayes估计及极大似然估计。结果表明,双定数混合截尾试验下的估计值具有更高的精度。

恒加应力水平下混合指数-威布尔分布的EM估计

指数-威布尔分布是一种应用广泛的寿命分布,文章探讨了在恒加应力水平下的两个指数-威布尔分布构成的混合分布,利用EM算法对该混合分布中的参数进行了估计,并给出了参数估计的迭代式。

基于双参数混合指数分布的参数估计

对混合指数分布进行了推广,补充了寿命分布的类型。针对基于EM算法的参数估计的缺陷,提出了采用退火遗传算法(SAGA)对推广模型中的参数进行优化估计。

离散化泊松-指数混合分布的性质和参数估计

文章将泊松分布和指数分布以某种权重进行混合并离散化,得到了一种新的寿命数据模型:离散化泊松-指数混合分布。讨论了该分布的分布性质和可靠性性质,研究了参数的极大似然估计和区间估计,通过数值模拟表明所提方法的优良性,并将该分布应用于真实数据,与现有的几种离散分布从p值、AIC、BIC等方面进行了比较。

基于矩母函数的多元混合双参数指数分布的分析

多元混合双参数指数分布是可靠性寿命数据分析中的一类重要分布,应用矩母函数获得服从多元混合双参数指数分布的随机变量的各阶矩的明显表达式,线性变换后的随机变量的分布以及来自多元混合双参数指数分布总体的简单随机样本和的分布.

强混合样本下刻度指数分布族参数的经验贝叶斯估计和检验

本文研究强混合样本下刻度指数分布族参数的经验贝叶斯(EB)估计和检验问题,提出了2种EB估计和2种EB检验方法,在较一般的正则条件下,给出了在强混合样本下所提出的EB估计和EB检验的收敛速度,并模拟研究了EB方法的优劣性。

强混合样本下连续型单参数指数分布族的经验贝叶斯估计

本文研究强混合样本下连续型单参数指数分布族的经验贝叶斯(EB)估计.在较弱的正则条件下,给出所提出的EB估计的收敛速度.

高斯混合噪声下微弱线谱检测的EM-静态非线性系统方法

采用3-水平量化器随机共振对非高斯水下噪声中的线谱信号进行检测,为使该随机共振类型达到最优的检测效果,利用EM算法进行了高斯混合分布的参数估计.通过仿真和实测数据对参数估计方法进行了检验,实验中算法能够正确收敛,拟合性能较好,在此基础上可以得到量化器的最优阈值.随机共振系统处理前后的功率谱对比表明,3-水平量化器随机共振是检测高斯混合分布中微弱线谱的有效手段.

多元混合指数分布的参数估计

应用EM算法研究了多元混合指数分布场合下,正常应力对完全数据场合、Ⅰ-型截尾和Ⅱ-型截尾场合的参数估计问题。

三元混合指数分布的参数估计

本文应用EM算法研究了三元混合指数分布在正常应力条件下和恒定应力加速寿命试验条件下,在完全数据场合、Ⅰ-型截尾和Ⅱ-型截尾场合的参数估计问题。

基于高斯混合-贝叶斯模型的轨迹预测

如今,在交通管理系统、军事机械化战场、安全行驶系统中,对实时、准确、可靠的移动对象轨迹预测具有很重要的作用,在市场上的应用越来越广,简称智能化预测。智能化预测可以提供精准的基于位置的服务,还可以根据预判,给车主推荐最优路线,这成为移动对象数据库研究的热点。针对现有方法的不足,提出基于高斯混合-贝叶斯模型的轨迹预测模型。实验表明,GM-BM模型在路段车流量正常情况下,通过调整混合模型中子模型的权重,可预测出最可能的轨迹,经计算与相同参数设置下的单模型相比,预测准确性至少提高10. 00%。

指数分布串—并联混合系统产品的统计分析

给出单元寿命服从同一指数分布的串-并联混合系统产品参数的矩估计和极大似然估计,并通过大量Monte-Carlo模拟比较了估计的精度,得到在样本容量小于35时矩估计优于极大似然估计,而样本容量不小于35时极大似然估计优于矩估计.另外,还给出了参数的精确区间估计与近似区间估计,并通过大量Monte-Carlo模拟考察了区间估计的精度.

多元混合指数分布场合下恒加试验完全数据的参数估计

本文应用EM算法研究了多元混合指数分布,在恒定应力加速寿命试验条件下,在完全数据场合、I-型截尾和II-型截尾场合的参数估计问题.

双曲余弦高斯光束在非Kolmogorov湍流中的湍流距离

为了研究双曲余弦高斯光束在非Kolmogorov湍流中的扩展,采用广义惠更斯-菲涅耳原理,推导出部分相干双曲余弦高斯光束在非Kolmogorov湍流中的湍流距离zt的解析表达式。对湍流参量(广义指数α、内尺度l0、外尺度L0)和光束参量(相干参量β、离心参量δ)对湍流距离的影响进行了理论分析。结果表明,zt随α的增大而先减小后增大,且在α=3.11处存在zt极小值;zt随l0和δ的增大而增大,随L0(仅当3.6<α<4时)和β的增大而减小。这一结果对双曲余弦高斯光束在实际湍流中传输的相关应用是有帮助的。

基于GMM的“时间-空间分布模型(TSDM)”及其在说话人辨认中的应用

提出了一种新的注册者模型———“时间-空间分布模型(TSDM)”.传统GMM用参数表征训练矢量的空间分布,但舍弃了训练矢量间的时间联系信息,而TSDM利用基于GMM中均值矢量的高阶协方差矩阵,可向训练矢量的空间分布模型中引入一定程度的训练矢量间时间联系.还给出了TSDM的判据生成方法.实验表明,TSDM能在长训练语句时获得与传统GMM相当的识别性能,在短训练语句时表现得更优秀.

常利率通货膨胀下有扰动的双复合Poisson-Geometric过程的两险种风险模型

考虑常利率及通货膨胀下有扰动的双复合Poisson-Geometric过程的两险种风险模型,运用鞅方法得到破产概率满足的Lundberg不等式和一般公式,当保费和索赔服从指数分布和混合指数分布时,得到破产概率的精确表达式。

基于高斯-泊松-莱斯利模型的中国人口预测与控制

针对中国人口现状和未来的发展趋势,提出了高斯-泊松-莱斯利模型,该方法全面考虑了人口年龄结构、人口性别比等因素,同时对成熟的莱斯利模型进行了优化改进.以此得到的分析结果可以为国家在人口问题方面的政策规划提出建设性的意见.

EM算法在混合分布模型参数估计中的应用研究

运用EM算法对一种新的系统寿命分布——混合指数-泊松分布进行参数估计,并通过随机模拟,验证了EM算法在混合模型参数估计的收敛性和有效性.

带跳混合高斯模型下交换期权定价的Mellin变换法

研究混合高斯模型和跳-扩散环境下交换期权定价,标的资产的变化过程由次分数布朗运动和布朗运动共同刻画.由无套利原理,得到交换期权价值所满足的偏微分方程,进而利用Mellin变换法求得交换期权的解析解.进而得到跳-扩散环境和混合高斯模型下交换期权定价公式.最后进行数值模拟,赫斯特指数和跳跃强度对期权价值有显著影响.