基于非对称Archimedean Copula的三变量洪水风险评估

分析洪峰、洪量和历时三变量联合分布与风险概率及其设计分位数,为水利工程规划设计和风险评估提供参考依据。以珠江流域西江高要站52年洪水数据为例,采用非对称阿基米德M6 Copula函数与Kendall分布函数计算三变量洪水联合分布的"或"重现期、"且"重现期和二次重现期及其最可能的设计分位数。结果表明:"或"重现期的风险率偏高,"且"重现期的风险率偏低,二次重现期更准确地反映了特定设计频率情况下三变量洪水要素遭遇的风险率;按三变量"或"重现期或三变量同频率设计值推算的洪水设计值偏高,以最大可能概率推算的三变量洪水要素的二次重现期设计值可为防洪工程安全与风险管理提供新的选择。

基于非对称Archimedean Copula的三变量风浪重现水平分析

采用非对称Archimedean Copula函数与Kendall分布函数分析极端波况下的波高、周期和风速三变量联合概率分布与风险率及其设计分位数,为海岸海洋工程设计和风险评估提供参考依据。以粤东汕尾海域的实测风浪数据为例,使用非对称Gumbel-Hougaard Copula函数计算三变量风浪联合分布的"或"重现期、"且"重现期和二次重现期及其最可能的风浪设计值。主要结论如下:对比不同设计风浪重现期显示,"或"重现期的风险率偏高,"且"重现期的风险率偏低,二次重现期更准确地反映了特定设计频率情况下三变量风浪的风险率;按目前有关规范设计要求的单变量风浪要素设计值已经达到安全标准,按三变量"或"重现期和三变量同频率设计值推算的风浪设计值偏高,以最大可能概率推算的三变量风浪要素的二次重现期设计值可为相关工程安全与风险管理提供新的选择。

基于Copula函数的不同历时降雨量组合概率研究

为查清越西县不同历时降雨量组合概率情况，根据越西雨量站1954-2012年降水资料，基于三维不对称Gumbel Copula函数构建了年最大1日降水量（R1d）、年最大3日降水量（R3d）、年最大7日降水量（R7d）的三维联合分布函数，计算了不同历时降水量的组合概率、条件概率和相应的重现期。结果表明，R1d、R3d、R7d三变量发生极端降水事件的联合概率最大，同现概率最小，单变量发生的概率介于二者之间；单变量的重现期（T）介于三变量联合重现期（丁a）与同现重现期（丁0）之间；通过组合概率分布图和等值线图可得到给定条件下的两个不同组合事件的条件概率；三维不对称Gumbel Copula函数能够很好地描述不同历时降水变量之间的关系；可为城市防洪排涝及县域水资源开发利用提供参考依据。

二维非对称copula函数在干旱特性联合概率中的应用

随着全球气候变化和人类活动的影响,干旱特性分析正成为研究热点。在实际应用中,二维变量常表现出非对称性。基于Liebscher提出的非对称copula函数构造方法构造了二维非对称copula函数。以宜昌水文站日径流量数据为例,运用二维非对称copula函数对干旱历时和干旱峰值的联合概率分布进行分析。证明了构造二维非对称copula时,相关系数的变化规律定理,该定理可以作为copula函数选取的参考准则。采用Rosenblatt变换的Bootstrap法进行copula拟合度检验,检验结果表明二维非对称copula函数可以描述干旱特性的概率分布。

基于云计算关联分析的电力设备故障识别模型

为解决目前电力设备故障识别系统识别敏感度低的问题,提出基于云计算关联分析的电力设备故障识别模型。利用关联分析法、Model-1故障特征提取法、Copula函数的故障特征分类法,对电力设备故障特征进行提取和分类,将分类后的特征数据随机组成训练集X,并在此基础上获得故障特征优化的二维数据,将Copula函数的输出结果导入优化ID3的井漏类型分类算法中以完成对故障特征的优化,得到电力设备故障特征分类矩阵;利用非对称性卷积层的CNN模型,实现对电力设备多种故障类型的快速识别。实验结果表明:在进行故障准确性检测时,所提方法的故障识别率平均高达87.2%、识别精准率平均高达71.06%;在不同负荷对系统灵敏性影响的测试中,所提方法在任意负荷状态下的故障识别数据计数不低于40次,优于对比方法;在对电力设备匝间短路故障位点的识别性能测试中,所提方法在任意匝间短路故障位点的故障识别数据计数均高于140次,优于对比方法。所提方法的故障识别精确度高、故障位置识别敏感性高,可促进电网安全运行和发展。

银行业如何影响房地产业?Copula分位数回归及预测方法

众所周知,房地产业与银行业是高度相关的,如何确定银行业股票收益率对房地产业股票收益率的影响以及如何根据银行业股票收益率预测房地产业股票收益率的波动是非常重要的问题。本文首先使用Copula分位数回归建立了银行业股票收益率对房地产业股票收益率的回归模型,并且给出了Copula分位数回归基础上的CopuIa选择新标准,即分位数损失函数距离意义下的Copula函数选择准则,依据该准则我们选取Clayton Copula分位数回归模型刻画了低迷时期银行业股票收益率如何影响房地产业股票收益率。