基于马尔可夫链的汽车行驶工况预测

城市道路中汽车的行驶工况复杂多变。本文首先基于统计学方法探究不同地理特征对车辆速度行为的影响规律,建立不同地理特征的车辆行为数据库,详细阐述了试验数据的处理与转移概率矩阵的求解。在此基础上,利用马尔可夫链对未来行驶路线已知的汽车行驶工况进行预测。最后,以实测数据对工况的预测精度进行分析和验证,验证结果表明特征参数中平均速度的相对误差最小仅1.1%,匀速时间比的相对误差最大为14.7%,此预测方法可行。     

改进马尔可夫链模型在梅雨和干旱预测中的应用

根据马尔可夫链不同步长的状态转移概率矩阵问存在的关系,在充分运用历史样本信息的基础上,采用自相关技术确定模型的显著相关历史状态步长,以熵权描述历史状态对未来状态预测的影响,构建了可调整状态转移概率矩阵的改进马尔可夫链预测模型.井将该模型应用于梅雨和干旱强度指数状态预测中.与已有的马尔可夫链预测模型比较结果表明,改进的马尔可夫链预测模型对梅雨和干旱强度指数状态预测更准确,状态转移概率矩阵和权重的确定更为合理,在水文水资源预测中具有推广应用价值.     

基于IDGM(1,1)-马尔可夫链模型的水利工程投资预测

为改善水利工程投资失控现象,结合净现值,采用IDGM(1,1)-马尔可夫链预测模型,以已完成项目的实际投资月净现值为计算依据,对未完成项目进行投资预测,并结合工程算例进行验算,将该模型预测值与IDGM(1,1)预测值、实际值进行对比。结果表明,IDGM(1,1)-马尔可夫链模型预测精度更高,可为水利工程投资预测及控制提供可靠依据。     

基于逐步回归分析—马尔可夫链模型的大坝变形预测

针对预测大坝变形准确性难度较大的问题,综合逐步回归分析和马尔可夫链的优点,采用逐步回归分析法对大坝原型观测资料进行分析,得到回归模型,并判别回归方程的有效性和精度,同时利用马尔可夫链确定位移时序的状态转移概率矩阵,通过划分残差状态、修正实测值与逐步回归模型拟合值的绝对误差与相对误差,建立了大坝变形预测的逐步回归分析—马尔可夫链预测模型(SRA-MC)。实例应用结果表明,模型的拟合值与实测值吻合良好,预测效果好,可见逐步回归分析—马尔可夫链模型在进行大坝变形预测时具有有效性,可应用于大坝变形预测分析及大坝安全监控预警中。     

基于马尔科夫链模型的湖北省干旱短期预测

针对干旱预警预测十分困难的问题,基于湖北省16个气象站点1960~2009年的逐月降水资料,计算了各站点的标准化降水指数(SPI),并利用马尔科夫链模型预测了湖北省未来干旱的发生概率,得出了各个干旱等级的发生概率、预计持续时间、初次转移到无旱状态的时间、重现时间以及预见期为1~3个月的短期概率。与实际统计频率对比发现,马尔科夫链模型能很好地估算各个干旱等级的发生概率,且大多数站点未来干旱等级预测概率的误差都控制在20%以内,说明该模型对于未来干旱情况具有一定的预测能力,可以为早期干旱预警提供依据。     

基于EMD与加权马尔可夫链QR法的风电功率区间预测

提出一种基于经验模式分解(EMD)、加权马尔可夫链与分位数回归(quantile regression,QR)的风电功率概率区间预测方法。由于风功率数据与风速显著相关,首先对历史风速进行经验模式分解,得到不同频率段的风速,再以不同频率段的风速为样本,分别对其进行加权马尔可夫链预测,相加得到最终预测风速。最后将所得的预测风速代入QR预测模型,得到一定置信水平下的风电功率概率区间的上下限。以区间覆盖率和区间平均带宽为评价指标,与马尔可夫链下的QR法和加权马尔可夫链下的QR法的对比仿真表明,提出的基于经验模式分解与加权马尔可夫链下的QR法具有风电功率概率预区间预测的覆盖率更高,平均带宽更窄,精度更好的预测效果。     

基于标准化降水指数与Z指数的萍乡市干旱特征分析

基于萍乡市6个监测站点1965～2013年的逐月降雨资料,结合历史干旱资料对比分析了标准化降水指数及Z指数在萍乡市干旱评估中的适用性,并从干旱频率、覆盖范围及强度角度分析了年际和季节干旱特征。结果表明,标准化降水指数在月尺度和季尺度上对萍乡市干旱识别能力优于Z指数,在年尺度上二者表现基本一致,前者更适用于分析萍乡市干旱特征;年尺度上,轻旱及中旱多发于莲花县及芦溪县南部,重旱和特旱则多发于湘东区、上栗县及芦溪县北部,干旱强度和影响范围均呈增大趋势;季尺度上,春旱多发于湘东区、莲花县,夏旱、冬旱多发于中部和东西部,秋旱则多见于湘东区、莲花县和芦溪县,四季干旱具有全域性和局域性特征且多为轻、中旱,冬旱覆盖相对均匀,其余三季干旱覆盖范围呈缩减趋势。     

基于马尔可夫链的光伏电站遮挡实时诊断算法

提出基于马尔科夫链的光伏电站阴影遮挡判别算法,以弥补现有诊断方法在部署成本、实时性及适用性方面的不足。首先对处于遮挡状态下光伏电站的输出特性进行研究,实验结果表明发生阴影遮挡时光伏电站输出电流的"马氏性"检验值远高于标准值,符合构成马尔科夫链的要求。据此,利用马尔科夫链模型计算出光伏电站遮挡概率,并通过分析遮挡概率的波动性判断出光伏电站是否发生遮挡。将上述方法在户外电站进行为期1个月的工程验证,计算结果表明被测光伏电站在该时间段内出现阴影遮挡,且包含固定遮挡及随机遮挡2种类型,与现场观测结果一致,证明该算法的可行性和准确性。该文提出的新型分析算法,可实现光伏电站阴影遮挡的远程分析和实时诊断,可为光伏电站发电量评估及后期运维提供有效的手段和依据。     

基于相对湿润度指数的河南省干旱易发区预测

鉴于河南省干旱灾害时有发生,严重影响了其农业生产,选择能够反映农作物水分供需平衡的相对湿润度指数作为干旱评价指标,以春、初夏、伏、秋季为时间尺度评价了河南省典型年份的干旱事件,并与历史干旱记载进行对比,发现以春、初夏、伏、秋为时间尺度的相对湿润度指数在河南省具有较好的适用性。在此基础上,预测了不同气候变化情景下河南省的干旱易发区。结果表明,春和初夏季是河南省最容易发生干旱的两个季节;空间分布上,未来干旱易发区主要分布在河南省北部,在两种气候情景设置下,安阳、新乡、郑州、商丘、开封、宝丰、三门峡、许昌等地市均发生干旱事件,因此应重视以上地市的防旱抗旱工作。     

基于组合模型的短期风速预测研究

风速具有较大的随机波动性,影响了电网的稳定性,风速预测对于风电并网问题至关重要。本研究采用灰色-马尔可夫链(GM-Markov)与最小二乘支持向量机(LSSVM)预测模型分别对风速进行预测,比较了各单一预测模型的精度;在此基础上研究了动态权重组合模型与0-1法组合预测模型。然后以国内某风电场的实测风速数据为例进行分析,结果表明,单一预测方法时好时坏,稳定性较差,组合预测模型总体效果较好,具有较大的实用价值。     

RVM-MC模型在大坝变形监控中的应用

基于相关向量机(RVM)本身泛化能力优良,对解决高维数的非线性问题效果明显的优点,将相关向量机应用于大坝安全监控中,采用一种改进的粒子群算法(APPSO)对核函数进行寻优,同时利用马尔科夫链处理模型残差以提高模型的拟合预测精度,进而建立RVM-MC监控模型。实例应用结果表明,与标准RVM模型相比,RVM-MC模型精度和泛化能力均有了显著提高。     

基于权益系数敏感性分析的水资源配置决策

权益系数(权重)是多目标决策中的一个重要参数,对检验结果依赖权重的敏感程度具有重要作用,以南水北调受水区为例,建立了基于权益系数敏感性的水资源配置决策模型,提出以权益系数的最小变化量衡量参数变化对决策结果的影响程度.实例结果表明,该法简便实用,克服了模型求解时多目标向单目标转化过程中水量配置的结果与实际脱节的缺点,对区域水资源优化决策、协调不同水源开发利用程度、提高水资源利用效率及供水系统的可靠性具有重要参考价值.     

基于帕默尔干旱指数的云南地区干旱评价

基于云南省昆明站、楚雄站、蒙自站、腾冲站及德钦站5个气象站1951～2008年气象资料,运用帕默尔干旱指数法分别计算各站逐月干旱指数,并统计各站年、季发生干旱的频率。结果表明,1951～2008年期间,德钦站发生干旱的频率较大,楚雄站发生干旱的频率相比于其他4站较低,但其发生极端干旱的频率高于其他4站;昆明站秋季易出现干旱,发生干旱的频率为29.3%,腾冲站春季较易发生干旱,发生干旱的频率为32.9%,蒙自站、德钦站及楚雄站均在冬季易出现干旱情况,3站发生干旱的频率分别为37.9%、37.0%、27.4%,楚雄站四季发生极端干旱的频率均大于其他4站。     

基于可公度理论的安徽省干旱预测

鉴于现有研究缺少从定性角度对干旱进行预测,利用可公度理论中的三元、四元、五元可公度式及构造出的可公度数频率阈值,从定性角度对安徽省1949～2006年间的严重干旱记载年份进行可公度数统计,预测和验证了2007～2011年间可能发生严重干旱及特大干旱,并在延伸记载序列基础上进行再次推演。预测结果表明,安徽省在2012年出现严重干旱、2013年出现特大干旱的可能性较大,希望能引起相关部门的重视。     

基于土壤含水率距平百分率指数的东北地区农业干旱评估研究

鉴于土壤含水率距平百分率能有效解决不同气候区农业旱灾识别标准不一致的问题,选取土壤含水率距平百分率指数,利用VIC模型模拟了东北地区1951～2010年逐日30 km分辨率网格逐日平均土壤含水率资料,计算逐日土壤含水率距平百分率,结合东北地区历史实际干旱发生情况,采用频率分析方法制定农业干旱定量评价标准,对典型历史干旱...     

基于小波包和Markov链的低压电力线背景噪声重构

针对传统方法难以重构出时域特性和频域特性与真实低压电力线背景噪声一致的背景噪声问题,搭建了噪声测量平台实测了背景噪声,提出了一种基于小波包变换与Markov链相结合的背景噪声重构方法,通过小波包变换得到真实背景噪声在不同频带中的小波包分解系数,并利用Markov链对分解系数进行统计,模拟生成与实测噪声分解系数统计规律相同的仿真分解系数,将仿真分解系数重构后即可得到背景噪声。实例仿真结果表明,该方法重构的背景噪声在时域波形上与实测噪声极为相似,且功率密度谱变化趋势也与实测噪声基本一致,可作为电力线载波通信设备性能测试的可靠噪声源。