基于Copula函数的水文随机变量和概率分布计算

水文随机变量和分布计算是推求设计洪水地区组成、梯级水库下游设计洪水等的重要内容,对于水库下游水利水电工程规划设计与管理、城市防洪风险评估等至关重要。传统的水文随机变量和分布是根据二维变量函数分布推导而来,边际分布必须为同一类型分布,其应用受到限制。本文根据二维随机变量和概率分布定义,运用条件Copula函数和积分变换原理,严格地推导了二维相依随机变量和概率分布计算公式,以及Gamma分布、P-Ⅲ分布两类常用边际分布下变量和的分布概率计算公式,该计算公式仅为条件Copula函数的一维积分,避免了概率组合离散求和法数据转换的信息失真,克服了传统多变量分布要求边际分布为同一类型分布。以清江流域水布垭水库至隔河岩水库3h洪量组成为例,给出了水文随机变量和分布的计算方法。文中模型与计算方法以期为我国设计洪水地区组成和梯级水库下游设计洪水计算提供理论支撑。     

基于RBF-AR的船舶变形极短期预报

统一空间基准是海上作战平台实现精准探测打击的重要保证,而船体角变形的存在将严重影响空间基准的建立。针对这一问题,提出一种基于状态相依自回归（state-dependent auto-regressive, SD-AR）与径向基（radial basis function, RBF）神经网络的极短期变形预报方法,实现船体角形变的实时预报,为后续角变形的补偿提供依据。不同于传统的时间序列预报方法,该模型用一组RBF网络来逼近SD-AR模型中的函数系数,并采用一种结构化的非线性参数优化方法（structured nonlinear parameter optimization method, SNPOM）辨识该模型。基于该RBF-AR预报模型,给出了船舶变形预报算法设计并进行了仿真实验。实验结果表明,该方法在船体变形预测精度上优于传统时间序列预测方法,具有较好的应用前景。     

基于K近邻互信息估计的EEG伪迹消除方法

针对脑电信号中的眼电和心电串扰伪迹,提出一种基于最小相依成分分析的互信息(MILCA)算法的伪迹消除方法.在提升小波硬阈值法对多路原始脑电信号去噪基础上,运用MILCA算法对各通道信号进行盲源分离,同时采用信号间互相关系数和互信息量作为指标,分析伪迹分离程度.与Extend Infomax、FastICA 2种常见盲源分离算法的对比结果表明,运用MILCA算法对脑电信号中的眼电及心电伪迹的分离结果最理想.     

索赔计数相依风险模型

考虑了一类索赔计数相依的风险模型,该模型假设每次主索赔可随机产生一副索赔,得到了该风险模型生存概率所满足的微积分方程,并在索赔额为指数分布的情形下,给出了生存概率的精确表达式.     

非平稳序列Mn^（1）和Mn^（2）的联合分布

{i,ξi≥1}为标准化的正态序列,rij=Cov（ξi,ξj）。M（nk）是{i,ξi≥1}第k个最大值,Ln^（k））是其出现的位置,文章在条件：j-i→∞时rijlog（j-i）→γ∈（0,∞）下,得到了Mn（1）和Mn（2）的联合渐近分布。     

相依网络理论下电力通信网节点重要度评价

智能电网中电力系统与通信系统的紧密结合,使得电力通信网络在双网相依系统中愈加重要。通信网络中节点发生故障,尤其是高重要度节点,不仅会影响自身网络系统还会影响与其相依的网络,导致连锁故障的发生。因此,对智能电网中电力通信网络节点重要性进行评价具有重要意义。将电力物理-信息相依网络中单侧网络提取出来,以链路已用率和电力线阻抗值作为边权参数建立有权网络模型。根据有权网络节点重要度评价方法,分别对两子网进行分析。然后根据电力网依存于信息通信网的依存边矩阵,计算相依网络中电力通信网络节点的重要度指标,找出重要度大的节点。以IEEE30节点系统为例进行了仿真实验,证明了该方法指标的可行性和实用性。     

基于Sarmanov相依分布的破产概率研究

考虑带有保险风险和金融风险的离散时间风险模型,假设保险风险和金融风险都属于强正则变化族并且服从Sarmanov相依分布,得到了一些有限和无限时间的精确的破产概率渐近表达式。     

强相依非平稳序列位置和高度的联合极限分布

{ξ，i≥1}为标准化的正态序列，相关系数ry=Cov（ξi,ξj）。Mn^（k）是{ξ,i≥1}第k个最大值，Ln^（k）是其出现的位置，本文在条件：j-i→∞时rylog（j-i）→γ∈（0,∞）下，得到了Ln^（2）和Mn^（2）的联合极限分布。     

相依网络理论在船舶等级修理工期管理中的应用

在简要介绍相依网络理论的基本概念、基本原理和主要应用方法及成果的基础上,以修理专业网络、修理环节网络、管理层次网络等,解释了船舶等级修理的多网络特点,分别以修理网络、器材采购网络、装卸搬运网络和技术指导网络为基准网络,分析了与其他网络之间的相依性,并以算例验证了研究的必要性及方法的可行性。本文为运用相依网络理论分析查找船舶等级修理工期管理中的薄弱环节提供了方法支撑,对于提高船舶等级修理的工时强度,确保等级修理计划按期完成等,具有重要意义。     

m相依噪声情况下随机信号的Robust—M检测

本文就随机信号情形对ｍ相依噪声进行检测，给出了最不利密度函数及最佳的Ｒｏｂｕｓｔ－Ｍ检测器，仿真例子表明它能很好的检测随机信号。