基于指数威布尔分布的组合统计模型

保险损失数据具有尖峰厚尾的特点，使用单一分布对这类数据的拟合效果一般都不理想。文章构建一类组合统计模型，在模型中使用指数威布尔分布拟合小额损失而用转换的贝塔分布族拟合高额损失。利用组合模型密度的连续性条件，可以获得权重系数的解析表达式及阈值的数值解。使用R语言对丹麦火险数据进行分布拟合，给出六种组合模型的参数估计及拟合优度的比较。并根据似然比检验，对指数威布尔组合模型和相应的威布尔组合模型做对比分析。

基于3D的县级森林防火系统关键技术研究

该文基于县级森林防火的需求,从森林防火指挥需要出发,以森林资源多源数据(遥感图像、GPS数据、地形图、DEM数据、地面调查数据和防火资源数据等)为基础,充分考虑森林资源空间性、多元性、多态性的特点,解决了森林防火本底数据中属性数据和空间数据一体化管理问题,实现了将RS、GPS、GIS和3D4种技术有机结合的森林防火指挥的管理模式。对森林防火系统的技术构架进行了分析,对系统设计中的若干关键技术问题进行分析并提出了解决方案;以MapX、OpenGL、VC为开发工具,设计并开发了一个县级森林防火系统。

基于大数据的森林防火管理系统设计

大数据以其大量、多样、价值、高速4个特点发挥着重要的作用,渗透到了各个行业各个领域,也对森林防火带来重大影响,这种影响,既源于大数据技术对森林防火管理的推进,也来自大数据时代科技发展趋势对森林防火管理变革路径的引领。随着森林防火所涉及问题复杂性的凸显,以及防火决策科学化的需求的提升,对基于计算机的决策的依赖越发体现出来。如何利用计算能力发挥林区火险防控领域的数据的力量,借助计算机模拟的方式为林火监控与扑救决策提供依据,是森林防火技术领域的一个传统研究方向的新的发展机会。本文总结了森林防火管理中存在的问题,提出了构建基于大数据的森林防火管理系统,设计了包括多维度感知、大数据平台和多层级融合等三层结构的系统,采用软件工程开发中的结构化和原型化相结合的方法,进行功能解析和模块划分,开发了具有空间分析、预警监测、护林员管理、扑火指挥、火情损失估算、图形工具等功能的基于大数据的森林防火管理系统。基于大数据的森林防火管理系统的开发将有利于森林防火管理的智能化和森林可持续发展。

组合模型在我国火灾损失数据拟合中的应用

文章使用组合模型对我国28个省市1999~2012年的火灾直接经济损失数据进行分布拟合,利用R语言给出各模型参数的最大似然估计及模型检验。结果显示,组合模型的拟合效果明显优于使用单个模型的拟合效果,而且威布尔—广义帕累托组合模型是最优的。

截断指数威布尔-帕累托组合模型

使用组合模型模拟单峰厚尾型保险损失数据是非常有效的方法.鉴于在非寿险合约中一般都具有免赔条款的特征,构建一类截断指数威布尔-帕累托组合模型,讨论模型的相关统计性质,然后利用R语言对仿真数据进行参数估计及模型检验.最后,使用丹麦火险数据进行分布拟合,实证结果表明,截断指数威布尔-帕累托组合模型具有更优的拟合效果.