水文极限分析中改进自适应重要抽样法的应用分析

近年来,随着国内水资源的日渐紧缺,缺水问题一直是困扰我国的发展和进步,甚至已经成为了世界范围的大问题。同时,也注意到不同城市地区以及不同国家范围内受到极端水事件的各种自然灾害以及人为泄露等原因的影响也不断的增加,促使相关的水分析抽样方法在一定程度上得到了快速的发展。文章就水文极限分析中改进自适应重要抽样法的应用进行了分析和论证。     

基于DRAM的水质模拟不确定性分析和风险决策

将点源作为未知参数,结合一种新的马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法——延迟拒绝适应性Metropolis算法(DRAM),对钱塘江支流东阳江许村至义东桥河段的化学需氧量、氨氮、饱和溶解氧等3种指标的水质模型进行了贝叶斯参数估计.DRAM算法兼有延迟拒绝算法和适应性Metropolis算法的优点,且稳定收敛速度更快.基于抽样得到的马尔科夫链,对参数和模型误差项的后验分布进行了量化,并实现了点源的不确定性反演.用这个不确定性模型对污染物质量浓度的后验分布进行模拟,表现了良好的拟合效果.基于马尔科夫链,可对各类情景(如不同的水温、流量或点源排放情况)下的污染物超标风险进行直观的分析和预测,也易于实现敏感性分析.研究结果能帮助管理者制定不同水期的减排和调水风险决策,为钱塘江流域的水污染风险管理提供支持.     

统计抽样方法在包装袋中的应用

一、问题的提出我厂是化工部化肥生产的中型企业,年用多层包装袋400万套以上。过去,由于包装袋的质量差,造成产品破包,损失严重。据1983年统计,我厂生产的碳铵,出厂后的重损失率达10.47％。当时的产品仓库,氨气熏人,工人反映强烈。化肥出售后,用户     

基于MCMC方法的非平稳随机信号分析的探索

在对MCMC方法和随机信号参数模型概念学习的基础上,对非平稳随机信号的时变参数模型的构建进行了探索。通过实例,说明构建时变参数模型的关键技术在于产生稳定的概率密度函数。     

基于子集抽样的模糊失效概率分析新方法

针对结构失效和安全状态具有模糊性的失效概率分析问题,提出一种基于子集抽样的新方法.所提方法首先将模糊失效域离散为功能函数变化较小的若干子集,然后利用马尔可夫链Monte Carlo法求得各子集上不考虑状态模糊性的随机失效概率,最后利用各子集中功能函数对模糊失效域的隶属度与相应随机失效概率乘积的和,求得模糊失效概率.文中用简单算例和工程算例比较所提方法与Monte Carlo法的效率和精度,结果表明,文中方法在保证计算精度的条件下,具有更高的计算效率.     

分层Dirichlet过程原理及应用综述

Dirichlet过程是一种应用于非参数贝叶斯模型中的随机过程。通过其良好的聚类性质,基于此的模型可以通过简单的Gibbs采样决定参数的个数,从而为模型选择提供方便。近年来,在理论和应用上均得到了迅速的发展,引起越来越多的关注。分层Dirichlet过程是LDA模型的非参数模型推广,可以用来构建无穷个基本组元的混合模型。HDP被广泛地应用在概率话题模型的领域。首先说明Dirichlet过程的原理和采样方法,然后将其推广到分层Dirichlet过程中,并重点介绍基于Dirichlet过程的混合模型,最后对分层Dirichlet过程的应用进行了介绍。     

基于MCMC的CDMA系统联合激活用户识别和信道估计

用户激活参数和信道参数影响了CDMA系统多用户检测算法的性能.根据CDMA接收信号表达式,把接收信号看作以用户激活数和用户路径数为参数的被噪声污染的复合Poisson过程,利用信道脉冲响应疏状特性,把信道脉冲响应建模为Bernoulli-Gaussian过程,然后使用马尔科夫-蒙特卡罗仿真技术求出参数后验概率分布最优化解,实现联合激活用户识别和信道参数估计.由于考虑了匹配滤波后增强的噪声相关性,仿真结果表明,在相同信噪比下基于马尔科夫-蒙特卡罗仿真算法估计误差性能优于期望最大化算法和迭代条件模算法.     

基于分裂最优乘子重要抽样的电网可靠性评估

提出一种按系统中各元件对系统可靠性影响不同而使用不同最优乘子的重要抽样技巧,以加快系统的蒙特卡罗模拟速度。针对影响程度不同,提出基于元件最大容量和无效度的简便的元件重要度识别方法。在对系统进行蒙特卡罗模拟前快速识别出对系统可靠性影响较大的元件,并对它们进行重要抽样;对剩下的元件进行一般的蒙特卡罗抽样。其间,用黄金分割法在系统蒙特卡罗模拟的同时进行最优乘子的求取,得到最优乘子后继续抽样直到满足预定的收敛准则。通过对IEEE-RTS 79可靠性测试系统的验算,证明该方法在传统的重要抽样法基础上进一步提高了蒙特卡罗模拟的收敛速度。     

基于改进重要抽样法的输电系统可靠性评估

在蒙特卡洛法的基础上,将重要抽样法和截断抽样法相结合,提出了一种应用于输电系统可靠性评估的改进重要抽样法.通过重要抽样法改变现有样本空间的概率分布,运用截断抽样法对系统抽样并进行可靠性评估.应用本文提出的方法对OEEE-RBTS测试系统的输电部分进行了可靠性评估,并与采用常规抽样法和常规重要抽样法的评估结果作了比较.评估结果表明,本文提出的方法在保证可靠性指标基本不变的前提下加快了收敛速度,提高了计算效率,从而证明了该方法的有效性和合理性.     

全源NT技术的接入网链路丢包率推断

针对接入网链路丢包率具有非对称性,单源和多源的NT技术只能推断单向链路性能的问题,提出全源NT的测量模式,研究了基于全源NT的链路丢包率估计技术.提出了将全源网络结构转化为可辨识网络结构的方法,并给出采用EM算法和MCMC算法的链路丢包率估计方法.仿真实验表明该推断方法是有效的.