基于高斯COPULA函数的离子群优化算法

本文分析了影响粒子群优化(PSO)算法的变量,提出一种运用高斯Copula函数对粒子群算法中的随机分布因子进行优化,实验结果表明,改进的算法有较高的相关度,对结果的收敛性起到很好的作用。

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Copula函数的多站洪水过程随机模拟研究

洪水过程随机模拟能够生成大量与历史洪水统计参数相似且形状各异的洪水过程,而水库群联合防洪调度需要结合流域内各水文站洪水过程统筹洪水资源的调度,实现洪水资源的科学调度,亟需发展多站洪水过程随机模拟方法。鉴于此,提出一种基于Copula函数的多站洪水过程随机模拟方法,该方法先利用二维Copula函数完成主站洪水过程的模拟,然后利用条件混合法构建三维Copula函数,依次模拟其余站的洪水过程。以长江中上游8处水文站为研究对象的结果表明,各站模拟洪水与历史洪水统计参数的相对误差较小,除了北碚和武隆站的最大值外,各水文站统计参数的相对误差在5%左右,能够反映历史洪水过程的统计特征,能够为水利工程防洪规划设计、水库群联合调度及防洪调度风险分析等工作提供支撑作用。

基于非对称乘积Copula函数的城市雨洪遭遇风险分析

针对沿江城市暴雨与外江洪水诱发的内涝问题,对城市雨洪遭遇特性开展研究。以广东省肇庆市端州区为例,利用长系列实测降水量和西江流量数据,分别采用对称和非对称乘积Copula函数构建雨洪联合分布,采用赤池信息准则和图形评价法选择最优Copula函数进行雨洪遭遇风险分析。结果表明:非对称乘积Frank CopulaⅡ函数拟合效果最优;以暴雨为主的组合中,端州区发生较大量级暴雨时,西江发生洪水的条件风险概率相对较高;以洪水为主的组合中,不同洪水重现期雨洪联合风险概率均略大于相应西江洪水出现频率。

高斯函数拟合的地磁日变规律分析及改正

地磁数据的采集精度直接影响着地磁匹配定位的准确度,地磁日变改正是获取高精度地磁数据的重要前提.在远海以及一些远离台站有效范围的偏远区域设立日变站相对困难,而且保证日变站持续稳定的工作对日变站的设立提出了更高要求.日变改正步骤复杂而繁琐,大多通过多台站联合改正或监测相应时刻日变站的变化实现,对于区域地磁数据采集过程的日变改正研究相对较少.针对这些问题,文章顾及地磁静日变化存在一定周期性的特点,基于高斯拟合函数对单点位多个太阳日下的地磁场变化规律进行分析,并对区域多点的地磁场数据进行日变拟合及改正分析.试验结果表明:在一定区域范围内高斯函数拟合得到的点位磁场的静日变化能够满足地磁日变改正精度,拟合误差在几个nT以内,中误差也不超过10 nT;区域点位实验中,将高斯函数拟合获得的日变改正值与常规方法获得的日变改正值进行对比,其中82.3%的点位日变改正值的差值在±5 nT以内.因此,基于高斯函数拟合的地磁日变改正分析能够根据观测时间获得相应区域的日变改正估值,实现日变改正,获得高精度地磁数据,为地磁匹配定位提供了基础.

基于扭曲混合Copula函数的均值-ES模型的构建与应用

考虑到金融资产间的极端尾部相依结构对投资组合风险优化的影响,构建基于扭曲混合Copula函数的均值-ES模型,通过扭曲函数来刻画金融资产间的极端尾部特征,获得一定预期收益下的投资组合优化策略。首先,将均值-ES模型中用于刻画相依结构的协方差矩阵扩展为可以描述极端尾部相依结构的扭曲混合Copula函数,构建了基于扭曲混合Copula函数的均值-ES模型;其次,提出了基于该模型的ES估计算法;最后,通过数值模拟和实证研究说明了该模型用于刻画极端尾部相依结构特征并进行投资组合优化的效果。数值模拟的结果表明,基于扭曲混合Copula函数的均值-ES模型适用于具有极端尾部相依结构特征的数据集;利用该模型进行投资组合优化后收益明显提升,风险显著降低。实证研究的结果表明,该模型能显著提升最优投资组合的样本外策略表现,同时返回检验的结果也验证了使用该模型对投资组合优化进行风险预测的准确性。因此,基于扭曲混合Copula函数的均值-ES模型弥补了传统投资组合风险优化模型中忽略极端尾部风险的不足,推动了扭曲混合Copula函数在投资组合风险优化中的应用研究。

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。

一道高斯函数与数列、二项式综合的问题探究

高斯函数常作为新定义题,与数列、函数、二项展开式等综合考查,试题新颖、难度较大.下面通过对一道黄冈二模试题的探究,给出高斯函数与数列、二项式综合题的三种解法,并给出两道变式题,供读者参考.

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。

基于三角函数的核信号类高斯成形算法研究

高斯信号具有高信噪比、抗弹道亏损和易于提取幅度等优点。因此,在核辐射测量系统中,核信号的高斯成形被广泛应用于探测器输出信号的滤波和幅度提取。然而,目前实时高斯成形核脉冲信号仍然具有挑战性。常见的Sallen-Key滤波器和CR-(RC)^(m)滤波器输出的类高斯信号还存在对称性差和下冲等问题。本文提出了一种基于三角函数的双指数信号类高斯脉冲成形算法。该算法以三角函数为基础,通过平移和反转可得到左右对称的类高斯信号(1-cosx),采用Z变换方法推导了该算法的数字递推式。仿真和实测结果表明:在相同达峰时间条件下,相较于正弦函数(sin)脉冲成形,类高斯脉冲成形具有更好的滤波性能,信噪比(SNR)提升了8.95%。同时,类高斯脉冲成形所得能谱的能量分辨率较sin脉冲成形更优。与梯形脉冲成形相比,类高斯脉冲成形具有更好的堆积脉冲分离能力,展现出良好的应用前景。

广义高斯分布的卷积传递函数多通道非负矩阵分解

基于卷积传递函数的多通道非负矩阵分解(CTF-MNMF)在长混响环境的盲源分离中取得了较好的性能,但该算法的分离性能依然受到声源模型的限制。因此提出了基于广义高斯分布(GGD)的CTF-MNMF算法,通过将域参数引入NMF中并利用广义非负矩阵分解(GNMF)建模GGD的非负尺度因子,提高了声源模型捕捉信号离群值的鲁棒性,进而提高了声源估计的准确性。采用基于辅助函数的优化策略给出分离矩阵和非负矩阵参数的更新公式。仿真结果表明所提算法在语音和音乐两种信号的分离实验中均取得了比GGD-ILRMA、WPE-ILRMA和CTF-MNMF更好的分离性能。

基于Copula函数的江淮流域梅雨期台风降水量与梅雨雨强遭遇概率分析

在气候变化和城市化背景下,江淮流域台风与梅雨遭遇时的降水概率特征尚不明晰。为此,基于1961~2020年江淮流域及其子区域梅雨期台风降水量与梅雨雨强,使用Copula函数建立并求解台风与梅雨遭遇概率模型,分析了梅雨期台风降水量与梅雨雨强的联合概率分布、联合重现期和50年联合重现期对应的降水量。结果表明,江淮流域台风与梅雨遭遇时低台风降水量、高梅雨雨强事件发生的概率较大,高台风降水量、低梅雨雨强和高台风降水量、高梅雨雨强事件发生的概率较小,梅雨期台风降水量与梅雨雨强的联合重现期大多不超过5年,梅雨期台风降水量与梅雨雨强双变量50年联合重现期对应的降水量比单变量50年重现期对应的降水量大,说明台风与梅雨遭遇概率分析能反映出两者同时发生时较强的致灾能力,可为江淮流域暴雨洪涝灾害事件预警和水资源调度提供参考。

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Copula函数的昆明市降水特征组合风险空间分布研究

气候变化导致极端降雨事件发生频率增加,成为城市水安全的重要威胁.基于不同降水特征,评估降水特征的组合风险空间分布,能够为极端降雨灾害的防治和城市防洪减灾提供重要的科学依据.本文以昆明市城区2019−2021年56个雨量站逐5 min降雨量数据为基础,采用超定量法进行降水事件选样,计算了降雨时间T、峰值雨量Q0和总降雨量Q.通过优选边缘分布函数及Copula函数构建了降水特征的组合风险概率分析模型,定量评估了不同代表情况下的降水特征组合风险概率及其空间分布特征.结果表明:昆明市各站点降雨时间大多服从皮尔逊Ⅲ型(PE3)分布,总降雨量大多服从对数正态(lognorm)分布,峰值降雨量多服从广义极值(GEV)分布、广义logistic(GLO)分布和广义帕累托(GPO)分布;所有站点的峰值雨量和降雨时间呈负相关或相互独立,均服从Frank Copula和Independent Copula函数,Clayton Copula和Frank Copula函数可以更好地描述大部分站点的(Q0,Q)和(T,Q)变量组合的联合分布;昆明市主城区东部的山区,容易发生降雨时间、峰值雨量或总降雨量较大的降雨,主城区中部则更易发生降雨时间长、峰值雨量高、总降雨量大的降雨.

基于多种Copula函数的平陆运河上游郁江段雨洪遭遇综合分析

为辨识平陆运河上游郁江段雨洪关系并揭示暴雨-洪水遭遇概率,采用多种Copula函数构建区域年最大1日降雨量和最大洪峰流量的联合分布模型,并引入图形评价法、欧式平方距离和OLS准则优选最佳模型,进而定量揭示典型情境下的区域雨洪遭遇概率和条件最可能组合。结果表明:Clayton型分布模型是雨洪联合分布拟合度最优的二维Copula函数,欧式平方距离和OLS准则分别达到0.120和0.044;暴雨-洪水联合风险高,联合风险概率是同期单暴雨发生或单洪水发生概率的1.5倍;0.5%、1%、2%的典型暴雨情景下,对应最可能洪水概率分别为0.6%、1.3%、2.6%,平陆运河上游郁江段防洪任务艰巨。

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。

基于高斯小波函数和线性表达法的开口板自由振动特性研究

研究开口板自振特性的求解方法,将开口部位视为厚度为零的板,引入局域化特性的高斯小波函数作为位移形函数来捕捉厚度突变的情况,提高解的精确度。提出线性表达方法解耦位移形函数与边界条件,基本思路是通过高斯消元法找到约束条件矩阵中线性无关的列向量,将位移形函数中的未知系数转变为线性无关系数列向量的线性表达,从而将有约束问题转变为无约束问题。对四边简支和四边固定的开口板进行分析,结合有限元方法计算结果,讨论解的收敛性和准确性。研究了不同开口尺寸、开口形状对自振频率的影响,得到开口尺寸、开口形状与自振频率关系曲线,对影响的原因进行了解释。最后计算了不同边界约束条件下多开口板的自振频率。