空间结构模型优化的弹性参数FFT-MA随机建模

快速傅里叶变换滑动平均(FFT-MA)法是一种灵活高效的随机建模方法,在地下介质高分辨率建模、复杂介质非平稳建模和不确定性评价等方面具有重要的应用价值。准确构建空间结构模型是利用FFT-MA方法生成合理的随机模型的关键。然而,以往对FFT-MA方法的研究并未提出准确构建空间结构模型的有效方法。为此,文中提出了一种有效的空间结构模型估计方法。该方法基于反演思想,通过最小化随机模型与测井数据和地震数据的空间结构差异,分别估计空间结构模型的纵向自相关长度和横向自相关长度。同时,为了优化空间结构模型的估计效果,在纵向自相关长度的反演过程中引入边界保护正则化,以提高反演的稳定性。此外,将地震约束引入模型优选以提高随机模型的稳定性。实验结果表明:该方法能够稳定估计地下介质的非平稳空间结构模型,从而建立准确描述复杂储层非平稳空间相关特征的高分辨率随机模型。与基于序贯高斯协模拟的随机建模方法相比,使用空间结构模型优化的FFT-MA随机建模方法能够有效刻画多种复杂地质构造从而实现复杂储层建模。

非参数化蒸散发估算方法在黑河流域的适用性分析

陆面蒸散发是水循环过程中的重要组成部分,直接关系到地表的能量和水量平衡。基于哈密顿原理的非参数化蒸散发估算方法能够避免复杂的参数化过程,降低计算过程的不确定性。首先,利用非参数化方法估算了黑河流域不同下垫面的蒸散发,并利用地面观测数据进行了验证,分析了非参数化方法在不同下垫面和不同季节的适用性。对不同下垫面的验证结果表明,在湿润下垫面该方法会低估实际蒸散发,在干旱下垫面会高估实际蒸散发;对不同季节的验证结果表明,夏季蒸散发估算精度明显优于冬季。其次,进一步对非参数化方法进行了敏感性分析:在湿润下垫面,地表净辐射通量对估算结果影响较大;在干旱下垫面,地表净辐射通量和地表温度对非参数化估算方法结果影响较大。最后,利用非参数化方法结合遥感数据和大气驱动数据估算了黑河流域中上游的区域蒸散发,并利用地面观测数据结合足迹模型进行了验证,分析了非参数化方法估算区域蒸散发的适用性,估算结果能够反映该区域地表通量的分布特征,但是与地面观测数据相比存在一定的误差,不同下垫面的均方根误差在50~100W·m^(-2)之间。

非参数方法下的城镇化与经济发展研究

城镇化与经济转型发展是一种互促共进的关系,经济的增长引起的需求变化和技术进步促使产业结构变动,导致农业产值比重下降,同时工业和服务业比值上升;同时,城镇化过程也会推动经济转型和发展。城乡劳动力转移优化了经济结构。城镇化与经济发展之间本身就存在着因果关系,本文就非参数方法下的城镇化与经济发展进行探析,希望能对大家有所帮助。

非参数化蒸散发估算方法在华北灌溉农田的适用性评价

蒸散发是水循环和地表能量平衡系统重要的组成部分之一,是农业、水资源管理和气候变化研究中的基础信息。非参数化蒸散发估算方法避免了复杂的参数化过程,降低了计算过程的不确定性,具有广阔的应用前景。本文基于华北灌溉农田中国科学院栾城农业生态系统试验站、中国科学院禹城综合试验站和北京师范大学馆陶试验站3个通量站点的观测数据,利用非参数化方法估算3个站点30 min和日尺度蒸散发,利用能量残差闭合修正方法修正后的通量数据为验证参考值,评价非参数化蒸散发估算方法在华北平原灌溉农田不同季节和不同时间尺度的适用性。结果显示:1)非参数化方法在华北灌溉农田不同作物类型、不同时间尺度具有可靠和稳健的表现,估算结果可以较好地反映季节及日内变化特征,但总体上低估蒸散发;对比估算值与参考值,在日尺度上,平均偏差为-16.18~-12.88 W·m^(-2),决定系数为0.80~0.83,均方根误差为22.45~31.06 W·m^(-2), Nash-Sutcliffe效率系数为0.66~0.75;在30 min尺度上,平均偏差为-13.30~-7.68 W·m^(-2),决定系数均为0.88,均方根误差为39.22~42.15 W·m^(-2),Nash-Sutcliffe效率系数为0.86~0.87。2)非参数化估算方法在水分供应较充足或作物生长茂盛时较严重低估潜热通量,而在较干燥或作物稀疏时轻度低估或不低估潜热通量。3)该方法对灌溉活动的响应考虑不足,可能需要在模型结构上进一步改进以提高灌溉农田模拟精度。4)非参数化估算方法在华北灌溉农田中参数敏感性从高到低依次为地表空气温度、地表温度、地表净辐射和土壤热通量,其中可忽略土壤热通量的影响。该研究不仅为非参数化蒸散发估算方法改进提供参考,而且有助于加深对蒸散发理论的认识。

非连续动态同步发电机组的空间正则化参数辨识方法

同步发电机组参数的正确性严重影响电力系统仿真及稳定控制结果的有效性,然而励磁和调速系统中大量非连续环节的存在,严重限制了现有在线辨识方法的高效应用。为解决该问题,提出了一种非连续动态同步发电机组的空间正则化参数辨识方法。该方法将不同状态空间下的非连续动态方程转化为统一的等效表达式,并利用简约空间内点算法对含离散化动态方程约束的参数辨识问题进行求解,从而实现参数辨识问题中对非连续动态方程的准确、高效处理。最后,大量的数值试验和实际测试结果验证了所提方法的有效性。

基于非参数估计的约化方法的信用违约互换定价

信用违约互换的定价一直是人们关注的重点,然而,信用风险具有非系统性、收益可偏性等特点,这使得信用违约互换的定价不尽如人意.在约化方法下,利用半参数估计对风险系数进行建模,采用半参数估计的方法来对信用违约互换进行定价.

针对星敏感器非线性畸变的非参数化在轨检校方法

为了对星敏感器的非线性畸变进行在轨检校,本文提出了一种非参数化的检校方法,该方法以B样条格网的形式表达非线性畸变,不需要预先估计一个参数化的畸变模型,从而可以处理任何形式的畸变。针对星敏感器不同模式畸变的仿真实验表明,本文提出的方法有效、可靠并且具有鲁棒性。

非参数化方法在DNB传递分析中的应用

采用蒙特卡罗方法进行偏离泡核沸腾(DNB)传递分析中一个最基本的工作是确定燃料棒内压的概率分布。通常假设燃料棒的内压服从正态分布即传统的参数化方法。但燃料棒的内压不总是满足正态分布或与正态分布相差较远。为克服这一不足,本工作采用一种新的方法即非参数化的方法计算燃料棒内压的概率分布。通过对压水堆核电厂燃料棒内压数据的非参数化处理,得到燃料棒内压的概率分布并进行DNB传递分析。由计算结果得出:在DNB传递分析中,相较于参数化方法,采用非参数化方法所得的棒内压概率分布具有普遍适用性及大样本下的良好精度,分析结果更为保守、安全。

非线性时域识别方程的不适定性与正则化方法研究

研究了非线性时域识别方程的不适定性及其正则化求解方法。雅可比矩阵的性态能够反映非线性识别方程的性态,因此雅可比矩阵的条件数是非线性识别方程的不适定性的度量。阻尼最小二乘法只是一种强迫正定的计算方法,其识别结果仍然对测试噪声很敏感,解决该问题的有效途径是将阻尼最小二乘法与正则化方法两者结合使用。算例表明,将先验的参数预估值引入Tikhonov镇定泛函可以得到稳定的参数解,且识别误差与原始数据的测试噪声基本保持在同一水平。

非均匀下垫面陆面过程参数化问题研究进展

非均匀下垫面对陆面过程模式应用有着重要影响。若将下垫面一概视为均一,在很多情况下会影响模式模拟的准确性。本文详细介绍了目前非均匀地表陆面过程参数化的方法(Mosaic法、统计—动力法和其它方法),初步分析了这些参数化方法的缺陷,并简单探讨了陆面参数尺度转换问题,最后对今后研究的问题给出了建议,其中特别提出要寻找适当方法实现陆面物理量不同尺度间的转换。

非参数估计方法

为了解决函数估计问题,首先讨论了传统的参数回归方法.由于传统方法需要先验知识来决定参数模型,因此不稳健,且对模型敏感.因此,引入了基于数据驱动的非参数方法,无需任何先验知识即可对未知函数进行估计.本文主要介绍最新的8种非参数回归方法:核方法、局部多项式回归、正则化方法、正态均值模型、小波方法、超完备字典、前向神经网络、径向基函数网络.比较了不同的算法,给出算法之间的相关性与继承性.最后,将算法推广到高维情况,指出面临计算的维数诅咒与样本的维数诅咒两个问题.通过研究指出前者可以通过智能优化算法求解,而后者是问题固有的.

船体舱段三维有限元模型参数化建模方法研究

提出三维船体舱段有限元参数化建模的设计方法,将船体舱段的有限元网格归类为纵向网格和横向网格,并分别提出相应的算法以实现这两种网格的自动生成。

超高次谐波测量方法研究进展

随着“双高”特征日益显著,电网中2 kHz~150 kHz频率范围的超高次谐波发射不断增多,由其引发的新型电能质量问题和故障等也越来越多。文章梳理和归纳了已有的超高次谐波测量方法,包括IEC国际标准推荐的3种候选方法,以及近年来多国专家学者研究提出的超高次谐波测量方法,包括子采样、压缩感知和小波包分解等非参数化方法,以及旋转不变子空间和矩阵束等参数化方法;并着重阐述了这些测量方法的原理、技术实现特点、性能指标、优势和不足,以及若干测量方法不断向着高分辨率、高准确性进步的发展历程,并指出了超高次谐波测量方法未来研究的新任务和新方向。

拉格朗日早年对其变分方法的参数化与发展

拉格朗日"变分方法"(亦称δ-算法)的引进,堪为变分法早期发展中的一次变革。然而在最初提出这一新方法时,拉格朗日却经历了由非参数向参数表示形式的转变,实现了该方法的参数化。依据原始文献,首先解析了拉格朗日δ-算法的非参数表示和参数表示,然后探讨了在参数化过程中他对变分法相关理论及应用所作的革新与发展。研究表明:通过参数化改造,拉格朗日对变分问题、变分方程、横截性条件以及变分法的力学应用——最小作用原理等均做出了拓广或发展。拉格朗日对其变分方法的参数化不仅开阔了变分法研究的范围,而且赋予了变分法在力学应用中的重大价值。

第一、二、三类非齐次线性边界条件的齐次化

本征函数法和格林函数法是求解数学物理定解问题的常用方法 ,这些方法要求问题具有齐次线性边界条件 .若定解问题具有非齐次线性边界条件 ,则必须选择辅助函数 ,使之化为齐次边界条件 .本文首先对稳定的非齐次边界条件进行讨论 ,得到选择辅助函数的普遍方法和结果 ;然后对其结果应用参数变易法进行改造 ,使之适用于不稳定的非齐次边界条件 ,从而得到选择辅助函数的普遍方法和结论 .

基于Pro/E的回转支承参数化设计及实现

针对回转支承建模特点,通过Pro/Enginee(rPro/E)二次开发工具包Pro/TOOLKIT和VC++6.0进行了回转支承参数化设计,实现了输入三维几何参数即可输出准确的三维模型。该设计方法不仅减少了设计人员大量重复性的非标准回转支承设计工作,而且能够避免设计人员的失误,提高设计效率。

非齐次热方程侧边值问题的分数次Tikhonov方法

考虑一类非齐次热方程的侧边值问题,这是一类严重不适定问题.首先给出该问题的解,然后用分数次Tikhonov正则化方法给出其近似解,并进行误差估计.

基于非凸惩罚回归的参数估计和异常值检测

本文基于最优化理论提出了一种实现多元线性回归模型的参数估计和异常值检测的方法。首先,建立了基于Huber损失函数和l0惩罚项的回归模型,为便于求解进一步将该模型中l0惩罚项松弛为Capped-l1惩罚;其次,刻画了松弛问题的方向稳定点,并建立了原问题和松弛问题的等价性。 最后提出了松弛问题的光滑化模型,并证明了光滑模型与松弛问题稳定点的一致性。

用于动态测试的信号分析方法

信号分析被广泛用于消噪、特征提取、状态识别、故障诊断等。常用的方法有参数化分析法和非参数化分析法。参数化分析方法有ARMA模型、分形维数计算及用于判别微弱信号存在性的混沌分析法等 ;非参数化方法即谱分析方法 ,包括传统的DFT谱方法及在此基础上的提高频率分辨能力 (如AR功率谱 )和时频联合分析 (小波分解、Wigner谱 )等内容。文中对各种方法的原理、特点作了综述 。

基于自然驾驶数据的交互轨迹基元表征与提取

在共享道路空间中不同流向道路使用者间存在通行路径冲突,为规避碰撞风险,道路使用者须通过驾驶交互进行路权协商,从而消解潜在冲突。对交互行为的表述和建模,对于准确理解和预测动态环境具有重要意义。为此,本文提出一种以交互基元为分析单元的多车驾驶交互行为语义级表征和提取方法。首先,利用非参数贝叶斯方法对交互驾驶行为进行分割,得到具有显著行为模式的驾驶交互片段。然后,利用黏性层次狄利克雷-隐马尔可夫模型,从驾驶交互片段中提取得到交互基元。最后,对规范化处理后的交互基元进行无监督聚类,以获得驾驶交互场景的语义级行为特征。基于NGSIM高速公路数据集中20 797组多车交互数据的实证研究,本文提出的方法可提取并分析多个体参与的复杂交互场景,突破了已有研究中只针对两车交互场景构建交互基元的局限性,可支撑对多交通参与者交互的本质进行分析。实验结果表明,本文所提出的方法可以将连续的驾驶行为划分为离散的交互基元。且聚类划分结果可以与实际交互场景相对应,用于不同交互轨迹基元中车辆之间的交互行为特性分析。同时,该方法对于复杂场景下游驾驶任务具有提升作用。在车辆多步轨迹预测任务中,相比于基线方法,本文所提出的交互基元提取方法在与基线预测方法融合后可以将平均预测误差和终点预测误差分别降低19.3%和14.6%。