基于机床混合模型的参数曲线高速插补速度极值分析

参数曲线高速数控插补时,进给速度规划需要综合考虑机床动力学特性和曲线几何特征的限制。通过建立机床进给系统的机电混合模型,给出了参数曲线高速插补进给速度的机床动力学约束条件。以此条件为基础,采用'速度-加速度'相平面分析法导出了速度极值曲线解析表达式。与实时插补弦高误差约束下的速度极值曲线表达式相比,二者具有一致性。通过机床动力学约束下的速度极值曲线最大实时插补弦高误差估计,可简化插补进给速度规划约束条件。研究结果表明,给出进给速度极值解析曲线是有效的,可为参数曲线高速插补进给速度优化规划提供理论分析依据。

二元极值混合模型相关结构的研究

二元极值混合模型由于不能反映极值变量之间的完全相关性,因而在应用上受到了一定的限制,但对适当的相关性仍是一个很好的模型.本文给出了二元极值混合模型的一些基本性质,特别用随机模拟方法研究了对来自其它不同极值copula的随机样本,用混合模型拟合可能产生的影响. 结果表明,如果以Kendallτ表示变量间的相关性,在一定范围内,混合模型能够很好的反映其它模型所具有的相关性,且对渐近独立模型边际参数估计的偏差也不太大.最后应用混合条件分布与GEV条件分布分析英镑对美元和英镑对加元两支汇率日对数回报收益率的风险相关性.

厄兰极值混合模型的有效估计及其在保险中的应用

本文研究了Erlang混合分布和广义帕累托分布混合模型的估计问题.通过引入iSCAD惩罚函数,利用EM算法极大化iSCAD惩罚似然函数的方法,获得了混合序和参数的估计值,计算出有效的度量风险指标value-at-risk(VaR)和tail-VaR(TVaR),通过模拟实验和实际数据说明了模型和算法的有效性.推广了有限Erlang极值混合模型在保险数据拟合中的应用.

二元极值分布混合模型的矩估计

极值理论在各个领域得到了越来越多的关注和应用,尤其是多元极值分布.而矩估计是一种经典的参数估计方法,计算简单且具有某些优良性,本文给出边缘为标准指数分布的二元极值混合模型相关参数的矩估计及其渐近方差.并将其与极大似然估计的渐近方差比较,结果表明矩估计是一个较好的估计.

基于极值分布下混合联合位置与散度模型的参数估计

极值分布在金融工程、气象工程和其他领域中都有重要用途,本文提出基于极值分布下的混合联合位置与散度模型,通过EM算法给出该模型参数的极大似然估计.最后,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有用和有效的.

桥梁极值应力的改进高斯混合粒子滤波器动态预测

为合理地动态预测在役桥梁的极值应力信息,应用桥梁健康监测(BHM)系统的长期日常监测极值应力数据,建立非线性动态模型,引入扩展卡尔曼滤波器(EKF)与高斯混合粒子滤波器(GMPF)相结合的改进高斯混合粒子滤波器(IGMPF)预测算法,对监测极值应力的一步向前预测分布参数及其状态变量的后验分布参数进行预测分析,并进行了实例验证.IGMPF不仅可以得到实测极值应力状态的合理重要性函数,还可以解决传统预测方法的短期性和精度不高的问题,为实际BHM系统的动力响应预测提供了理论基础.

一种极化熵结合混合GEV模型的全极化SAR潮间带区域地物分类方法

该文提出了一种可用于全极化SAR的潮间带区域地物分类的方法。首先针对潮间带的特点对4种典型极化特征进行分析和筛选,得到一组最适合描述潮间带区域的多极化特征:极化熵(Polarimetric entropy)和反熵(Anisotropy)。然后基于对潮间带区域极化熵图像的散射特性分析和极值理论,利用广义极值分布(Generalized Extreme Value,GEV)描述其统计特性。在此基础上,提出了一种基于GEV混合模型的EM算法实现对潮间带地物分类的方法。最后,基于上海崇明东滩潮间带的Radarsat-2全极化数据进行了实验,实验结果证明了方法的有效性。

结合台风全路径模拟的混合气候极值风速估计

为了合理确定混合风气候地区的结构抗风设计风速,提出一种结合台风全路径模拟技术的混合气候极值风速估计方法。基于CMA-STI热带气旋最佳路径数据集,采用Vickery经验回归模型建立了适用于西北太平洋海域的台风全路径模型,并针对西北太平洋局部区域进行了模型参数修正,生成了符合历史样本特征的100 000年台风路径及强度随机样本。应用Yan Meng模型进行风场模拟并通过极值统计分析确定了中国东南沿海10座城市的重现期台风极值风速。结合杭州地区的近地良态风实测数据,估计得到了杭州地区混合气候重现期极值风速。结果表明,混合气候地区的设计风速估计应考虑不同气候模式的影响。采用该方法,可给出偏于保守的混合气候极值风速估计值。

一种估计风险价值的新模型

根据极值-Ⅱ型分布的厚尾性质,结合当今金融市场收益分布的尖峰厚尾特征,提出一种具有尖峰厚尾的Laplace极值-Ⅱ型混合分布,并在此基础上建立了一种新的估计风险价值VaR(Value at Risk)的Laplace极值混合模型,通过对上证B股的实证模拟分析,发现该模型对收益表现异常的金融序列的VaR估计具有较高的应用价值.

基于改进高斯混合粒子滤波新算法的桥梁极值应力动态预测

将极值应力数据视为时间序列,提出了桥梁结构极值应力的改进高斯混合粒子滤波(IGMPF)动态预测新方法。首先,利用桥梁健康监测极值应力数据建立动态非线性模型,将其作为粒子滤波算法的状态方程和监测方程;然后,引入最大期望(EM)算法来估计目标状态的概率分布,并嵌入高斯混合粒子滤波器中,进而利用改进高斯混合粒子滤波算法,结合应力监测数据实现结构极值应力的动态预测;最后,通过在役桥梁监测数据对本文模型和方法的合理性进行验证。结果表明:本文方法预测精度高,可用于工程实际应用中。

二元极值分布的一个性质

本文考虑二元极值的相关结构,通过一个变量变换,使变换后的变量基本上是独立的,并给出了它们的随机表示.由此能非常容易地在计算机上产生二元极值分布伪随机向量,以及计算一类常用统计量的数字特征,这是研究某些统计量渐近分布的基础.

半参数混合模型下的贝叶斯方法与应用

极端值估计是损失评估的重要研究部分,文章在贝叶斯方法的基础上,用半参数混合模型来拟合损失。在确定模型参数的过程中,运用贝叶斯方法对参数建模,将参数转化成随机变量,并基于马尔卡夫蒙特卡罗(MCMC)抽样得到参数的估计值。该方法的特点是参数数量少,通过抽样把参数转化成随机变量,给出所有参数可能取值的频率分布图。实证结果表明模型结果既考虑了参数的不确定性,又兼顾了损失的厚尾性。

交通出行方式离散选择模型的效用随机项结构研究综述

多项Logit模型效用随机项独立同分布的假定为多项Logit模型带来IIA属性,降低了多项Logit模型的行为解释能力。以多项Logit模型的基本假定为基础,以开发能够真实反映不同选择肢效用随机项的异方差性和相关性的效用随机项结构为目标,逐步放松多项Logit模型效用随机项独立同分布的刚性假定,系统综述了不独立同分布、独立不同分布、不独立不同分布的效用随机项结构的拓展。

一种改进的混合遗传算法人工神经网络及其应用

采用自适应交叉变异、最优保存、局部寻优的遗传算法,避免了BP神经网络在训练过程中收敛于局部极小点的缺陷,并将其对神经网络的权值和阈值进行优化,从而提出了一种改进的混合遗传算法神经网络模型。该算法首先对一给定的神经网络结构,采用自适应交叉变异和最优保存策略对神经网络进行优化;然后采用局部寻优策略进一步克服神经网络学习算法的早熟问题。采用上述三种优化策略的神经网络模型对三元混合物溶液的物性和烟叶质量进行预测。试算结果表明,与实验值相比,预测结果良好。

基于长期监测的开口截面组合梁斜拉桥温度场分析

通过灌河大桥长期监测数据对组合梁斜拉桥的温度场分布进行研究.首先,分析了温度变化规律、相关系数以及统计特征;之后,采用高斯混合模型描述温度概率分布,并通过赤池信息量准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)判别最优的高斯分布数量;接着,借助广义极值分布获取正、负温差的极值分布;在此基础上,通过外推方法计算了不同设计基准期、超越概率下的温差标准值,并得到灌河大桥的温度分布模型.结果表明,当高斯分布数量为3时,通过高斯混合模型能够准确描述温度的概率分布;竖向与横向温差的极值服从广义极值分布;基于监测数据的竖向正温差标准值为16.0℃,与现行公路桥梁规范的标准值相当,而负温差标准值仅为-5.3℃,其数值小于现行规范;实测的横向正温差标准值可达14.6℃,而负温差标准值为-12.3℃.

应用新数据同化算法的桥梁极值应力预测

为合理动态预测桥梁极值应力,将极值应力监测数据视为时间序列,提出桥梁极值应力预测的数据同化新方法。利用极值应力监测数据建立动态非线性模型,引入K均值聚类算法与最大期望算法,并将两者融合嵌入到高斯混合粒子滤波器,得到改进高斯混合粒子滤波算法,结合监测数据实现桥梁极值应力的动态预测,通过在役桥梁监测数据对所提算法的合理性进行验证,并与其他预测算法进行比较,结果发现改进算法更具可行性且预测精度较高。

基于混合反馈机制的扩展蚁群算法

由于传统蚁群算法基于正反馈机制的单一搜索方式,导致其存在收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点.针对该问题提出一种基于混合反馈机制的扩展蚁群算法(MF-ACO),该算法在传统蚁群算法的基础上定义一种具有较强全局搜索能力的扩展型蚂蚁,帮助算法跳出局部极值;参考蚁群劳动分工行为,设计基于刺激-响应分工模型的负反馈平衡机制,动态平衡算法的收敛能力和全局搜索能力;最后依据分工模型对蚂蚁个体的信息素更新策略进行改进,进一步加快算法收敛速度.以多个TSP实例作为测试对象进行仿真实验,实验结果验证了所提算法的优越性,并将该算法用于机器人路径规划问题,在实际应用中进一步验证了所提算法的有效性.