联合概率分布

摘要： 为更准确地研究风力发电结构在风荷载下的结构响应,基于甘肃气象局提供的1981-2017年甘肃六地风速风向实测数据,对各地区的风速风向联合概率进行分析.抽取每天的最大极值风速及其对应风向为极值样本,统计分析得到各地区风速风向联合分布.将Gumbel,Frechet和Weibull分布函数线性化的基础上,利用最小二乘法拟合各分布函数参数,根据参数拟合结果推算各地区10,50和100年重现期的极值风速,并和各地区最大基本风速规范建议值进行对比.研究结果表明,考虑风速风向概率影响的基本风速更加符合实际情况,最大基本风速规范建议值偏于保守.

摘要： 在边缘分布函数优选的基础上,采用条件Copula函数和Vine图结构,构建基于R-Vine Copula函数的极端降水联合分布模型,以河南省4个气象站的实测数据进行模型验证和对比分析,并对极端降水指标进行了风险识别。结果表明:构建的模型可以描述变量之间的不同尾部特征,保持原序列Kendall和Spearman相关系数等统计特征,整体精度优于基于C-Vine Copula函数构建的极端降水联合分布模型;河南省年降水量与降水强度、最大1 d降水量与最大5 d降水量的概率分布密切相关,各指标对联合概率密度的影响程度呈现出空间异质性。

摘要： 北京山区泥石流多以暴雨类沟道侵蚀型泥石流为主,具有暴发频率低、间歇周期长、群发性显著等特点,在无丰富泥石流事件支持的情况下,泥石流预警一直是个难题.在北京地区已有泥石流预警模型校验的基础上,以泥石流流域降雨精细监测为基础,将场次累计降雨量(R)和最大小时雨强(I)视为反映暴雨泥石流雨场特征的二维离散随机变量,分析了不同雨场累计降雨量(R)和最大小时雨强(I)的联合概率分布特征,绘制了降雨安全等概率线;在此基础上,以近年来少数泥石流样本为基础,以降雨安全概率4％曲线作为北京地区泥石流预警线.研究结果表明:当雨强大于60 mm/h,过程雨量达到220 mm时,泥石流发生的可能性极大,可满足现有地质环境背景下暴雨泥石流预警需求,并可为无丰富泥石流灾害样本地区的泥石流预警提供技术参考.

摘要： 不完备概率信息条件下边坡稳定可靠度评价是岩土工程新兴的热点问题之一,其关键难点在于如何在不完备概率信息条件下有效地建立符合抗剪强度参数分布特征的联合概率分布模型.在考虑堆石料非线性强度参数不完备概率信息条件下,采用Copula函数建立非线性强度参数联合分布模型,结合径向基神经网络(RBFN)提出了土石坝坝坡稳定系统可靠度分析智能响应面法,并通过实例验证了其可行性与有效性.最后,基于所建的智能响应面,系统研究了Copula函数类型与样本数量对土石坝坝坡稳定系统可靠度的影响规律.

摘要： 为了评估飞机着陆撞击的动态载荷,引入模态叠加法与"椭圆球"联合概率分布,按照GJB 67.4A—2008的要求分析飞机着陆速度、下沉速度、俯仰角、偏航角、倾斜角以及滚转速率等着陆变量的概率分布,由此给出求解全机着陆撞击动载荷的计算方法,并对比分析了3种典型非对称着陆情况对起落架、机身以及机翼动载荷的影响,对设计着陆撞击动载荷包线具有一定的指导意义.

摘要： 运用台风全路径模拟技术和极值理论统计方法对宁波地区台风极值风速进行精确估计.首先,基于CMA-STI热带气旋最佳路径数据集并采用Vickery经验回归模型进行了西北太平洋海域台风全路径模拟,生成了600年台风路径及强度数据,采用Yan Meng风场模型确定了影响宁波地区的台风风速序列.然后,使用weibull分布函数描述了台风各风向下的极值风速边缘分布,并利用t-Copula函数构造各风向极值风速的联合分布模型,得到了台风考虑风向相关性的多风向极值风速估计值.最后,与台风不考虑风向相关性的极值风速以及规范设计风速对比,结果表明,宁波地区台风极值风速估计应考虑风向相关性,不考虑风向相关性的极值风速及规范设计风速都给出了偏风险的极值风速估计值.

摘要： 利用浙江省自动气象站、舟山和温州浮标资料以及欧洲中期天气预报中心数值模式输出产品,分析了 1918号台风"米娜"影响期间浙江沿海风和海浪时空变化特征,并与同样严重影响浙江的1909号台风"利奇马"进行对比.结果表明:两个台风表现出不同的波高与波周期联合概率分布特征,在浙江北部和南部沿海海浪波型也不同,波型的不同不仅与天文大潮相关,还与风速大小有关.在台风主要影响时段,有效波高和风速在空间分布上存在较好的对应关系,但最大有效波高不一定位于台风中心区域内.

摘要： 置信传播(BP)算法作为推断概率图模型的主流算法是求解随机块模型中联合概率分布的重要方法之一.但现有的方法要么在处理核边结构问题上存在精度不足问题,要么在理论的推导上存在近似太多,导致求解过程复杂且难以理解问题,或两个问题均存在.当然,精度不足也是由近似多造成的.导致理论近似多且推导复杂的主要原因,是随机块模型推断过程中求解联合概率分布并不是直接套用BP算法,即处理的图(网络)与概率图模型的图不统一.因此,本文利用平均场近似修正联合概率分布,使其完全匹配BP算法的迭代公式,这样使得在理论推导上简单易懂.最后通过实验验证,该方法是有效的.

摘要： 领域自适应方法在特征变换过程中对多个度量大多采取静态权重设置,导致方法在不同任务上效果差异较大.为此,文中提出领域自适应任务中的动态参数调整方法.基于再生希尔伯特空间模型,最小化域间可区分性联合概率分布差异,求解域间不变特征空间.在此过程中,依据A-距离计算域间差异中同类标签和不同类标签分布差异的占比,并以此动态调整可区分性和可迁移性的权重参数,从而达到最优的自适应效果.在3个图像分类数据集上的实验表明文中方法的有效性.

摘要： 当域之间差异较大时,域适应的迁移效果较差.缩小域差可改善迁移效果,但却忽略后期分类时的可区分性.因此,文中提出基于无监督域适应的可区分联合匹配算法,根据域间类别的不同进行差异化处理,并结合特征匹配和实例重加权提高迁移效果.使用联合概率分布作为域之间数据分布差异的度量,缩小相同类域之间的距离,提高迁移性;扩大不同类域之间的距离,提高区分性.在特征降维的过程中联合特征匹配和实例重加权,共同构造特征变换矩阵.实验表明,文中算法在18组任务上的分类效果较优.

摘要： 流域水污染综合防治需要从水的自然循环和社会循环两方面入手.河流防污体系由污水处理厂、面源污染控制等工程措施和水量水质联合调度、风险管理等非工程措施组成,河流防污标准指在上述工程措施和非工程措施作用下,流域防污能力,特别是防止发生重大突发水污染事件的能力.本文从防污调度等非工程措施角度,介绍淮河流域防污体系中防污调度的组成和调度模型,对淮河流域防污调度的经验方案进行分析和模拟,应用Copula函数分析水量和水质的联合概率分布,探讨Copula函数在评价防污调度风险和确定流域防污标准方面的可行性.

摘要： 文中应用四种阿基米德copulas构造混合pair-copulas,研究三维干旱特性联合分布.以西安站降雨资料为例,选取Frank-AMH-Frank,Ciayton-AMH-Gumbel和Clayton-Frank-Clayt on构建混合pair-copulas,进行比较分析.结果表明,混合pair-copulas拟合优度高,能较好地描述干旱联合分布特性.

摘要： 文中应用四种阿基米德copulas构造混合pair-copulas,研究三维干旱特性联合分布.以西安站降雨资料为例,选取Frank-AMH-Frank,Ciayton-AMH-Gumbel和Clayton-Frank-Clayt on构建混合pair-copulas,进行比较分析.结果表明,混合pair-copulas拟合优度高,能较好地描述干旱联合分布特性.

摘要： 文中应用四种阿基米德copulas构造混合pair-copulas,研究三维干旱特性联合分布.以西安站降雨资料为例,选取Frank-AMH-Frank,Ciayton-AMH-Gumbel和Clayton-Frank-Clayt on构建混合pair-copulas,进行比较分析.结果表明,混合pair-copulas拟合优度高,能较好地描述干旱联合分布特性.

摘要： 文中应用四种阿基米德copulas构造混合pair-copulas,研究三维干旱特性联合分布.以西安站降雨资料为例,选取Frank-AMH-Frank,Ciayton-AMH-Gumbel和Clayton-Frank-Clayt on构建混合pair-copulas,进行比较分析.结果表明,混合pair-copulas拟合优度高,能较好地描述干旱联合分布特性.

摘要： 本发明要解决的问题是：简化太阳辐射量数据的统计处理，或基于随机性解释来解析直方图化的太阳辐射量出现概率分布并将太阳辐射量数学建模为计算式，所述太阳辐射量数据用于计算预测，所述计算预测需要将太阳辐射量作为变量的情况计算。本发明使计算机的处理器执行以下步骤：接受太阳辐射量数据的输入并存储在数据库中；基于所述太阳辐射量数据来确定太阳辐射量出现概率分布；基于所述太阳辐射量出现概率分布、和第一概率密度函数及第二概率密度函数，来确定太阳辐射量估计模型并存储在所述数据库中，所述太阳辐射量估计模型由与所述第一概率密度函数关联的第一众数及第一偏差、与所述第二概率密度函数关联的第二众数及第二偏差、所述第一概率密度函数的分配系数、和所述第二概率密度函数的分配系数组成；将积分值作为重叠度存储在所述数据库中，所述积分值表示基于所述太阳辐射量估计模型的概率分布的重叠。本发明使计算机的处理器执行以下步骤：管理步骤，接受太阳辐射量数据的输入；分析步骤，基于太阳辐射量数据来确定太阳辐射量出现概率分布；其中，太阳辐射量出现概率分布将无量纲量作为随机变量。

摘要： 本发明要解决的问题是：简化太阳辐射量数据的统计处理，或基于随机性解释来解析直方图化的太阳辐射量出现概率分布并将太阳辐射量数学建模为计算式，所述太阳辐射量数据用于计算预测，所述计算预测需要将太阳辐射量作为变量的情况计算。本发明使计算机的处理器执行以下步骤：接受太阳辐射量数据的输入并存储在数据库中；基于所述太阳辐射量数据来确定太阳辐射量出现概率分布；基于所述太阳辐射量出现概率分布、和第一概率密度函数及第二概率密度函数，来确定太阳辐射量估计模型并存储在所述数据库中，所述太阳辐射量估计模型由与所述第一概率密度函数关联的第一众数及第一偏差、与所述第二概率密度函数关联的第二众数及第二偏差、所述第一概率密度函数的分配系数、和所述第二概率密度函数的分配系数组成；将积分值作为重叠度存储在所述数据库中，所述积分值表示基于所述太阳辐射量估计模型的概率分布的重叠。本发明使计算机的处理器执行以下步骤：管理步骤，接受太阳辐射量数据的输入；分析步骤，基于太阳辐射量数据来确定太阳辐射量出现概率分布；其中，太阳辐射量出现概率分布将无量纲量作为随机变量。

摘要： 本发明公开了一种基于联合概率分布的干旱区地下水生态埋深分析方法，采用归一化植被指数作为植被指标，表征植被生长状况，收集流域中下游地下水依赖型植被样点的归一化植被指数、地下水埋深资料；统计不同地下水埋深区间的植被出现频次，并以植被出现频次为中间变量，构建地下水埋深与归一化植被指数的联合概率分布；设定地下水依赖型植被的保护目标，分析计算不同地下水埋深区间实现植被保护目标的条件概率，以条件概率最大值对应的地下水埋深作为地下水生态埋深。克服现有方法难以全面刻画植被指标与地下水埋深相关关系的不足，为干旱区内陆河流域生态水评估提供一个有效工具，支撑地下水依赖型陆生生态系统的保护和管理。

摘要： 本发明公开了一种关于负荷、电源联合概率分布的区域电力电量平衡方法，包括如下步骤：获取历史负荷预设小时数据、每年区域最大负荷、每年各类电源装机出力预设小时数据、每年各类电源装机规模及当年发电量；划分电力平衡特征时期以及负荷时段；计算负荷概率系数以及各类电源的出力概率系数和利用小时数；获取负荷预测结果、电量预测结果、规划装机规模；进行电力平衡计算；计算区域规划年份电量平衡。本发明根据负荷预测结果和各类装机规划装机规模、考虑每个电力平衡特征时期负荷概率系数及各类电源的出力概率系数，进行区域规划年份各时段电力平衡计算，使电力平衡的计算结果趋于合理化，为电网规划和电源布局提供了科学参考。

摘要： 本发明公开了一种基于六边形小区随机节点联合概率分布优化方法，属于无线通信技术领域。所述方法通过研究干扰节点O

摘要： 本发明涉及水资源规划和管理领域，特别是涉及一种考虑多水源联合概率分布的区域可供水量估算方法。所述方法包括如下步骤：对设定区域的多个供水源进行分析，获取径流量数据；分别计算两两供水源之间的相关系数，判别供水源径流系列的相关性；针对相关性较强的供水源，利用Copula函数，得到联合概率分布函数，对多个供水源进行水文丰枯境遇分析，得到多个供水源不同丰枯境遇下的径流量；针对相关性较弱的供水源，基于P‑III型曲线绘制年径流量频率曲线，得到不同水文保证率下的径流量；结合水库蓄水要求及河流生态基流要求，确定上游水库在丰平枯年份的可供水量。本发明考虑了由于径流量变化引起供水变化的不确定性，为区域水资源的优化调配提供定量依据。

摘要： 本发明公开了一种基于联合概率分布的水库调度函数提取方法，通过收集水库基础资料和长系列实测径流资料，对水库进行确定性优化调度得到最优调度过程样本系列，确定决策变量和状态变量的边缘概率分布函数，并利用Copula函数构建决策变量和状态变量的联合概率分布函数，进而推求给定状态变量时决策变量的条件概率分布函数，进行水库调度函数提取及不确定性分析。本发明提取的水库调度函数能准确地捕捉决策变量与状态变量内在的非线性和异方差相关性结构，计算的置信区间估计值能够定量评估水库调度的不确定性，为决策风险分析提供了有益的参考依据。

摘要： 本发明公开了一种关于负荷、电源联合概率分布的区域电力电量平衡方法，包括如下步骤：获取历史负荷预设小时数据、每年区域最大负荷、每年各类电源装机出力预设小时数据、每年各类电源装机规模及当年发电量；划分电力平衡特征时期以及负荷时段；计算负荷概率系数以及各类电源的概率出力系数和利用小时数；获取负荷预测结果、电量预测结果、规划装机规模；进行电力平衡计算；计算区域规划年份电量平衡。本发明根据负荷预测结果和各类装机规划装机规模、考虑每个电力平衡特征时期负荷概率系数及各类电源的概率出力系数，进行区域规划年份各时段电力平衡计算，使电力平衡的计算结果趋于合理化，为电网规划和电源布局提供了科学参考。

摘要： 本申请提出一种联合概率分布的计算方法、装置、电子设备和存储介质，其中，计算方法包括：获取有向无环图DAG图，并将DAG图转化为无向图；从无向图中提取第一目标节点和第二目标节点；根据第一目标节点和第二目标节点从无向图中提取对应的无向子图；根据无向子图确定第一目标节点和第二目标节点之间的节点关系；以及根据节点关系和DAG图计算第一目标节点和第二目标节点之间的联合概率分布。由此，能够有效地提高联合概率分布计算的速度和效率。

摘要： 本发明公开了一种基于联合概率分布的干旱区地下水生态埋深分析方法，采用归一化植被指数作为植被指标，表征植被生长状况，收集流域中下游地下水依赖型植被样点的归一化植被指数、地下水埋深资料；统计不同地下水埋深区间的植被出现频次，并以植被出现频次为中间变量，构建地下水埋深与归一化植被指数的联合概率分布；设定地下水依赖型植被的保护目标，分析计算不同地下水埋深区间实现植被保护目标的条件概率，以条件概率最大值对应的地下水埋深作为地下水生态埋深。克服现有方法难以全面刻画植被指标与地下水埋深相关关系的不足，为干旱区内陆河流域生态水评估提供一个有效工具，支撑地下水依赖型陆生生态系统的保护和管理。