基于Johnson分布体系黄土滑坡影响范围的概率预测

通过在甘肃省天水市进行大量的现场调查,收集已经发生的黄土滑坡数据并建立数据库,利用Johnson分布体系建立了多维滑坡变量模型并预测潜在滑坡发生后的堆积区滑体长度、滑坡体的面积和滑坡体的宽度。通过对比预测结果与验证组中滑坡体真实数据发现预测模型具有较好的精准度,以预测结果90%置信区间上边界作为影响范围的安全值,推导出研究区域内潜在黄土滑坡影响范围的预测公式,并以研究区域以外的同类型黄土滑坡数据加以验证发现预测公式对天水市内其他区域同类型的黄土滑坡的评估具有一定的适用性。预测公式中只有不稳定边坡高度作为自变量,这对现场快速评估不稳定黄土潜在滑坡危害、影响范围提供了极大便利。

基于Johnson分布体系的含风电场发电系统可靠性评估

提出了一种基于Johnson分布体系的多维变量建模方法,并将其应用于含风电场发电系统年度可靠性指标计算中。该方法利用风速历史数据和持续负荷曲线构建风速和负荷与标准正态变量的关系,即模拟风速和负荷的概率分布特征,进而通过模拟相关多维标准正态变量来实现对风速相关性的模拟,避免了因假设风速概率分布模型可能导致模拟精度低的缺点。通过算例分析,验证了算法在模拟负荷和风速分布时的精度以及应用于含风电场发电系统可靠性评估中的适用性。在此基础上分析了风电场风速相关性对含风电场发电系统可靠性指标的影响。

基于Johnson分布直接转换法的风速预测

大部分风速呈现非正态分布特性,因此时间序列法不能准确预测风速。提出一种基于Johnson分布直接转换法的风速预测方法,首先采用时间序列法对平稳的风速数据进行初步预测;然后根据风速数据本身所具有的数字特征,构建合适的Johnson转换曲线;最后应用Johnson转换曲线对初步预测结果进行修正。实例分析结果表明,时间序列法的预测结果经由Johnson变换曲线修正之后更加接近具有非正态分布特性的原始数据,预测精度更高。

基于Johnson分布体系的发输电系统可靠性评估

提出了基于Johnson分布体系的非序贯蒙特卡罗模拟法用于评估含可再生能源发输电年度系统可靠性,该方法利用可再生能源历史数据和年度负荷数据模拟可再生能源和负荷的概率分布特征,进而通过模拟相关多维标准正态变量来实现对多维可再生能源相关性的模拟.通过算例分析,验证了算法在模拟负荷和可再生能源分布时的精度以及应用于含可再生能源发输电组合系统年度可靠性评估的适用性.

基于Johnson分布体系的随机振动环境测量数据归纳

为了解决现有随机振动环境测量数据归纳方法不能处理非正态分布数据的难题,提出了利用John-son分布体系转换非正态分布数据进行处理的数据归纳方法。此方法基于Johnson分布体系理论,对Johnson分布选择准则中百分位点z值的确定进行了讨论,并给出了优化z值的选择流程,从而获得合适的Johnson分布转换非正态分布数据,并进一步确定出非正态分布情形一定概率下的随机振动环境测量数据上限。工程实例验证了该方法的有效性和实用性。

用Johnson分布族来计算非线性VaR

目前 ,最普遍的风险管理方法是 :VaR(ValueatRisk含义是风险中的价值 )风险测量技术 ,而该技术在测量包含有非线性头寸的资产组合回报时 ,因为资产回报分布已不是正态分布 ,因而在求组合回报在一定置信水平下的分位数时 ,遇到了前所末有的挑战。在这种情况下 ,局部Monte Carlo模拟法被认为是一种较准确的VaR测量方法 ,但由于其计算的时间长、计算量大、且无法解决伪随机数的集聚性问题等本身缺陷 ,在实际中也不常用 ,针对这一情况 ,RiskMetrics技术小组于 1996年就提出以Johnson分布来将回报转换为标准正态分布 ,但参数估计除对数正态外不存在解析形式 ,且需要解一个非线性方程组。而本文采用分位点估计法来估计参数 ,不但不必要解非线性方程组 ,计算量上大大减少 ,而且JamesF .Slifker等人已经证明分位点估计比矩估计拟合得更好 ,所以本文把它用于VaR计算 ,并与局部Monte Carlo模拟法进行了比较。

基于最小样本空间的Johnson分布拟合方法

基于应力强度干涉模型计算可靠度指标时,常使用统计方法获得应力和强度的概率分布,然而,在复杂机电产品的设计过程中,每一个样本值的获取都是一次昂贵估值,大量样本值的获取面临耗时严重等问题。针对该问题,采用参数化的Johnson分布拟合概率分布,研究基于最小样本空间的Johnson分布拟合方法。采用百分位数配比法求解Johnson分布族函数的参数,并基于假设检验原理确定满足拟合精度要求的最小样本空间,同时通过K-S拟合检验法对总体真实分布与拟合分布进行一致性分析,保证拟合精度符合要求。工程应用结果表明,该方法基于少量的昂贵估值样本可快速得到样本的总体分布,为可靠度指标的快速计算奠定了基础。

基于Johnson分布的年降水量频率分析

鉴于Johnson分布具有多种变换形式,能够通过复杂的变换曲线实现良好的曲线拟合能力。本文探讨了矩法、分位数法、普通最小二乘法(OLS)、权重最小二乘法(WLS)和对角权重最小二乘法(DWLS)5种Johnson分布参数估计方法并适线拟合,并将Johnson分布与P-Ⅲ分布的适线拟合效果进行对比。选取陕西省陕北地区4个气象站(定边、宜川、志丹和吴起)的年降水量序列资料,基于Johnson分布,应用5种参数估计方法分别对4个气象站的年降水量频率曲线参数进行估计。结果表明:基于Johnson分布模型的年降水量频率曲线能够有效拟合实测序列频率,DWLS法拟合效果最佳,其次为矩法、OLS法、WLS法、分位数法。此外,Johnson分布的拟合效果略优于P-Ⅲ分布。

双Johnson SB分布湍流扰动OAM光通信接收信号生成研究

为了用蒙特卡洛方法分析大气OAM光通信系统性能,提出一种模拟具有指定时间自相关的湍流扰动双Johnson SB分布OAM光通信接收信号的方法。首先用自回归(AR)模型生成一个具有指定时间自相关的高斯随机数序列,同时另外产生一个服从双Johnson SB分布的白噪声随机样本序列;然后根据自相关高斯随机数序列的统计秩,重新排列双Johnson SB分布白噪声随机样本序列的各个样本,以匹配指定的时间自相关。通过仿真实验发现,模拟生成的信号的统计分布与双Johnson SB分布能很好地吻合,并且信号的时间自相关能匹配指定的时间自相关函数。仿真结果表明,所提方法能够用于模拟受湍流扰动的OAM光通信时域接收信号。

基于GARCH-JSU分布模型对风险价值评估的实证研究

针对上证综合指数一天的风险价值,本文在GARCH模型框架下,通过一种新的分布形式--Johnson SU分布对其进行评估,经与正态分布、学生t分布及广义误差分布进行对比发现,Johnson SU分布对风险价值的预测效果最佳。通过Kupiec失败频率检验和相对误差两个指标对模型进行综合评价发现,Johnson SU分布不仅在任意置信水平上均通过了Kupiec失败频率检验,还与正态分布、学生t分布及广义误差分布对比,Johnson SU分布的相对误差也达到了最小。

唐氏综合征筛查指标MoM值的正态性研究

目的考察江苏唐氏综合征产前筛查指标AFP和HCG的MoM值的正态性,探索Johnson分布体系中的SL分布族在上述指标正态性转换中应用的可行性和有效性.方法资料来自于江苏省出生缺陷干预项目研究,采用对数正态和Johnson分布体系中的SL正态性转换方法.结果两指标的MoM值均不服从正态分布;对数MoMHCG值以样本均数和标准差作为参数时,指标AFP的正态性较好,HCG仍不服从正态;Z=0.31时MoM指标SL转换后正态性明显改善.结论Johnson分布体系中SL分布族在我国唐氏综合征产前筛查指标HCG的MoM值的正态性转换中具有一定的应用价值.

用矩匹配方法计算非线性风险度

矩匹配方法是用来求解非线性风险度(ValueatRisk,简称:VaR)的一种普遍性方法,它是先假定样本经验分布服从已知分布族,然后运用矩匹配估计方法估计相应的参数,得到资产回报样本的密度函数,再计算风险度VaR;本文采用的Johnson分布族是矩匹配方法的直接应用,并且计算出来的结果与局部Monte Carlo结果进行了比较,并通过实证分析认为这种方法是一种良好的计算非线性VaR方法。

考虑风电功率相关性的网源协同规划研究

文章提出一种基于Johnson分布体系的多区域相关风速模拟方法,建立了风电功率相关性的网源协同规划模型,该模型综合考虑了一次投资成本和运行成本,并引入弃风惩罚,可有效保证风电消纳。在IEEE RTS-24节点系统进行验证,结果表明:Johnson分布体系对多区域相关风速的模拟精度高;网源协同规划较网源单独规划的投资和运行费用减少,风电功率的相关性使规划总成本增加。