基于Monte Carlo法的极值分布类型及其参数估计方法比较

为探讨极值概率分布模型(极值Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型分布)在工程场地重现期内极值风速预测中的适用性,以工程上常用的风速分布模型为依据,采用Monte Carlo数值模拟法分别产生服从指数分布、正态分布、瑞利分布、威布尔分布、对数正态分布、广义极值分布的伪风速母样.基于以上伪风速母样分别使用极大似然参数估计法和概率权矩法对极值Ⅰ型、Ⅱ型、Ⅲ型分布模型中的参数进行估计,并与伪风速母样的理论极值分布进行对比分析.结果表明:极大似然参数估计法适用性较强,参数估计精度较高;重现期内极值风速的估算对风速母样分布类型敏感,服从不同分布的风速母样,应有针对性选用极值分布类型估算重现期内极值风速.     

某类分布参数MLE与Bayes估计相等的关系

为了在一个缩小的范围内探讨总体分布中的参数的任一经典估计都存在一个先验分布,使得其贝叶斯估计就是该经典估计这一命题的真伪,进行了多次试验,并通过试验法证明了某类单参数指数族分布中未知参数的最大似然估计,一定存在一个先验分布,使其贝叶斯估计就是该最大似然估计的结论．     

极值分布在无失效数据下的修正极大似然估计

给出了修正似然函数重要参数的Bayes估计 ,并给出在无失效数据下极值分布参数的修正极大似然估计。     

工程设计极值风速取值方法的研究

极值风速的研究对于结构的安全取用和抗风设计有重要作用.通过海南某大跨斜拉桥抗风设计,对比研究了工程中常用的极值风速概率模型,包括极值Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ型分布和皮尔逊Ⅲ型.针对不同的概率分布模型,对工程中常用的参数估计方法——矩法、最小二乘法、概率加权法以及变量替换法进行了对比研究.结果显示:用矩法进行参数估计的极值Ⅰ型分布是该地区的风速概率分布的最优曲线.最后,在此基础上对沿海台风多发地区大跨斜拉桥抗风设计提出了建议.     

应用台风风场经验模型的台风极值风速预测

为准确、高效地进行台风多发地区建筑结构设计风速的预测,利用中国东南沿海1949—2012年的台风历史数据进行了香港地区台风关键参数概率分布的研究,提出了基于新的Holland径向气压分布参数B表达式的台风风场经验模型.在此基础上结合Monte Carlo数值模拟技术,利用台风极值风速分析方法完成了不同重现期下香港地区台风极值风速的预测,并与观测数据、香港风荷载规范计算结果进行对比分析,验证了利用此台风风场经验模型进行台风极值风速预测的有效性.     

复杂网络链路预测

网络中的链路预测是指如何通过已知的网络结构等信息预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生连接的可能性。预测那些已经存在但尚未被发现的连接实际上是一种数据挖掘的过程,而对于未来可能产生的连边的预测则与网络的演化相关。传统的方法是基于马尔科夫链或者机器学习的,往往考虑节点的属性特征。该类方法虽然能够得到较高的预测精度,但是由于计算的复杂度以及非普适性的参数使其应用范围受到限制。另一类方法是基于网络结构的最大似然估计,该类方法也有计算复杂度高的问题。相比上述两种方法,基于网络结构相似性的方法更加简单。通过在多个实际网络中的实验发现,基于相似性的方法能够得到很好的预测效果,并且网络的拓扑结构性质能够帮助选择合适的相似性指标。该文综述并比较了若干有代表性的链路预测方法,展望了若干重要的开放性问题。     

极值分布变差系数及可靠度的置信区间

利用参数变换的方法,改善了极值分布中参数极大似然估计的渐近性,给出了求极值分布变差系数及可靠庭简单、精确的置信阳的方法.     

风电场风速预测的研究方法

介绍了国内外风速预测的主要方法及其基本原理,并分析了各自特点,通过比较各算例的精度,找出了影响预测结果的因素,并指出了改进预测方法的发展方向.     

链路预测的网络演化模型评价方法

在网络演化研究领域,以前工作中对于网络演化机制之间的比较并没有公平、统一的标准.该文基于链路预测理论,采用极大似然估计思想建立了一套用于评价网络演化模型的体系.在基于自治系统的数据实验中,比较了GLP和Tang两个演化模型,结果显示GLP优于Tang,而且得到的最优参数也与其提出者给出的均不相同.实验结果表明基于一定规...     

基于拟合HOSBM的邮件网络稳定链接的预测方法

为提高邮件通联网络中稳定链接预测的准确度,针对邮件通联网络中议题小组结构所具有的可重叠性和层次性特点,提出一种邮件通联网络边演化模型框架HOSBM,并给出HOSBM的似然估计函数;结合使用马尔科夫链蒙特卡洛算法,通过计算生成链接的可信度对邮件通联网络中的稳定链接进行预测.Enron邮件数据集上的实验结果表明,相比基于邻近度CN的链接预测法,基于拟合HOSBM的预测方法具有较高的预测精度和预测准确性.     

基于误差修正的极端天气下风速预测

精确地预测极端天气下的风速能为配电网防灾抗灾提供重要的指导作用.本文提出基于时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)与双向长短期记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLSTM)和误差修正的组合模型对极端天气下的风速进行预测.首先对天气数据进行预处理,用TCN提取多特征数据的时间序列特性,将提取信息输入到BiLSTM中进行风速预测.为进一步提高预测精度,引入变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)对误差序列进行分解,分别对分解后的误差子序列构建BiLSTM模型进行误差预测,用误差预测值对风速预测值进行误差修正.结合河南省某地实测天气数据进行实验,仿真结果验证了所提方法能有效预测风速,并在极端天气发生时,对风速具有较高的预测精度.     

极值分布参数的Dehaan矩估计

极值理论是研究极端现象及极端事件的有力工具之一。对极值分布的参数,给出了Deha肌矩估计。并对基金净值样本数据建立了极大（小）值模型,对其参数给出了Dehaan矩估计,预测结果与实际相符。     

极值风浪联合概率模型参数估计的简化方法

介绍了多变量极值理论及在其基础上建立风速和有效波高的极值联合概率分布参数估计过程复杂，而且对工程师有较高的要求，因而不便于工程应用。通过相关系数估计该分布的相关模型参数的方法，推导了相关样本产生及其相关系数的检验方法；通过该方法产生相关样本，分析得到了风速和有效波高间相关系数对其极值变量的Logistic相关模型参数的影响规律，建立了它们之间的函数关系式。根据该公式可大大简化风速和有效波高极值联合概率分布的参数估计，使基于多变量极值理论的极值风浪联合概率模型实用化。     

塔器上所受基本风压分布参数的确定

在塔器的可靠性强度设计中,利用Microsoft Excel自动生成概率纸,来统计分析平均风速年极大值,并得到其分布参数,进而计算出塔器上所受基本风压的分布参数。     

塔器上所受基本风压分布参数的确定

在塔器的可靠性强度设计中，利用Microsoft Excel自动生成概率纸，来统计分析平均风速年极大值，并得到其分布参数，进而计算出塔器上所受基本风压的分布参数。     

基于连续小波变换极值点进行故障检测的研究

介绍了连续小波变换的基本原理 ,以及利用连续小波变换的极值点进行系统故障检测的方法 ,并给出了基于MATLAB的仿真实例 .     

基于粒子群优化理论的可靠性分布模型的极大似然参数估计法

针对有些复杂分布模型采用常规极大似然法很难直接进行参数估计,将粒子群优化理论引入极大似然法,提出了基于粒子群优化算法的新的参数估计方法,并通过实例模拟论证了该方法的可行性与有效性。     

工程结构作用极值分析方法研究

由于对工程结构所承受的各类作用进行极值分析,是确定作用的设计值以及服役结构的作用评估值的重要依据,针对目前的作用极值分析方法,主要在3个方面展开了探讨,即作用的截口分布的估计、最大值分布的估计以及估计结果的不确定性的评估等,发现了这些环节所存在的一些问题和缺陷：作用截口分布的估计缺乏客观性,而且估计的准确性不足;采用随机过程模型计算作用的最大值分布是不合适的;在极值的分析中缺乏对于不确定性的必要的估计,同时也存在一些细节上的欠妥之处。最后针对主要的问题提出了建议：采用阈值模型估计作用的底分布,采用点过程模型直接估计最大值的广义极值分布,并且考虑估计的不确定性选择适当的估计。     

基于元件和系统两者的完全样本的对数正态型元件串联系统可靠性的估计

设有某批元件，其寿命X服从参数为μ，σ2的对数正态分布，σ2，已知，μ未知。设某系统A是由K个独立工作的元件组成的串联系统，本文讨论基于元件及系统两者的完全试验数据，求未知参数μ，元件的平均寿命以及在时刻t0元件或系统可靠性的极大似然估计或一致最小方差无偏估计。     

对威布尔分布之参数γ的似然方程的讨论

本文从理论上探讨了关于γ的似然方程解的存在性及γ的极大似然估计,给出了若干结果,并说明当m也是待估计参数时,不宜用解似然方程的方法求γ的极大似然估计.