基于综合故障率的配电网实时风险评估

针对现有故障率计算模型不能同时兼顾设备运行状态和网架结构对设备故障率的影响,以及配电网的风险评估模型不能有效反映设备的实时状态等问题,提出了一种基于综合故障率的配电网实时风险评估方法.该方法考虑了主要故障因素之间的协同作用,对原有的状态评价模型进行改进,将计算准确的设备故障率代入基于健康指数的实时故障率模型中,拟合得到待定系数,根据在线监测数据计算设备在渐变性因素影响下的故障率,根据待评估配电设备所处环境突发性因素的实时强度、装备水平和网架结构水平,计算突发性潜在故障率和综合故障率.采用馈线分区的方法计算各负荷点的实时停电概率和停电风险,并通过广州地区的实例分析找到了配电设备和负荷点的薄弱环节.     

基于标准可加性模型的模糊神经网络

在对可加性模糊系统的最重要的组成部分标准可加性模型（SAM）进行研究的基础上，把SAM系统与神经网络相结合，并推导出适合此网络结构的简化的隶属函数参数的学习算法，从仿真结果可知该方法简单、学习次数少、逼近精度高。     

基于小波变换和ARMA模型的电力设备故障率预测方法

针对电力设备故障率具有时变性、随机性、隐含周期性等特点,预测难度大。本文采用基于小波变换和ARMA模型的电力设备故障率预测方法,对原始数据预处理后采用Daubechies小波进行分解和重构,获得各尺度域上的小波系数;分别对各尺度域上的小波系数进行ARMA建模、预测和整合,生成故障率预测数据。将预测结果与ARMA模型预测结果和实际结果进行对比和误差分析,结果说明,基于小波变换-ARMA模型的预测方法具有较高的预测精度。     

部分线性可加模型基于backfitting方法的岭估计

作为部分线性模型和可加模型的推广,部分线性可加模型是一类应用广泛的半参数模型.本文主要考虑该模型在线性部分自变量存在共线性情形下的估计问题.首先我们构造了参数分量的岭估计,其次我们构造了含有约束条件时的岭估计.     

基于广义可加模型的波动率估计方法

放宽了传统GARCH模型参数形式的假定,将广义可加模型引入条件方差的估计,改进了[Bhlmann P,McNeil A J.An algorithm for nonparametric GARCH modelling.Computational Statisticsand Data Analysis,2002,40(4):665-683]提出的迭代算法并将其用于可加GARCH模型的估计.通过能够控制真实波动率的数学模拟实验,分别用样本内和样本外估计的方法说明了可加GARCH模型在估计现有参数模型无法刻画的复杂序列波动率时具有更好的估计效果,而与非参数模型相比,可加GARCH模型也有较好的估计效果.通过一个推断波动特征的算例,表明了可加GARCH模型对研究新兴市场股市或者处于金融危机中的股市等存在复杂波动特征的金融市场波动率有着非常现实的意义.     

二阶可加混料模型的R-最优设计

阐明了依据线性回归模型参数联合估计的矩形置信区域所提出的一类具有崭新应用价值的最优设计准则R最优设计准则,介绍了该准则的等价定理和性质·同时针对(q-1)维正规单纯形上的二阶可加混料模型,证明了其参数估计的R最优设计柱点为单纯形的顶点和边界中心点;随着q的增加,边界中心点逐渐由一维过渡到二维中心点     

可加模型中低维分量核估计的强相合性

该文采用Ｌｉｎｔｏｎ ＆ Ｎｉｅｌｓｅｎ（１９９５） 提出的基于边际积分的直接估计法，给出了可加模型中可加分量的核估计． 在应变量一定的矩条件下，建立了这种估计的强相合性．     

可加风险模型现状数据样本量的确定

科学研究中,样本量和功效计算是非常重要的工作.可加风险模型是生存分析研究中经常用到的半参数模型,其协变量对基础风险函数有加法作用.和比例风险模型相比,可加风险模型在许多应用中效果更好,尤其是协变量取值为0或1时.本文基于Wald检验,提出一种计算可加风险模型现状数据功效和样本量的新方法.模拟结果说明该计算方法十分有效....     

可加危险生存治愈模型的估计

最近以来,可加危险(AH)模型被广泛地应用于生存分析数据,模型的协变量可以假设为时间独立或时间相关.基于混合、非混合治愈模型和“不正确”的比例危险模型,本文将上述的可乘危险模型延伸到可加的危险模型,这里的模型可以允许含治愈部分的生存数据的存在.“不正确”的AH模型的模型识别和参数估计也在文中进行了讨论.     

可加危险生存治愈模型的估计

最近以来，可加危险（AH）模型被广泛地应用于生存分析数据，模型的协变量可以假设为时间独立或时间相关。基于混合、非混合治愈模型和“不正确”的比例危险模型，本文将上述的可乘危险模型延伸到可加的危险模型，这里的模型可以允许含治愈部分的生存数据的存在。“不正确”的AH模型的模型识别和参数估计也在文中进行了讨论。     

一种基于模型的功能性危险源分析方法及应用

为解决安全关键系统开发早期传统危险源分析方法不精确和不完备的问题,提出了一种基于SCADE(safety critical application development environment)模型的功能性危险源分析方法.利用SCADE数据流建立系统功能性体系结构模型和功能故障模型,将两种模型集成起来,同时,基于SCADE实现一种系统危险场景捕捉算法,对集成后的模型进行分析,得到系统的安全关键功能和系统危险源.将此方法应用于铁路信号计算机联锁系统,仿真结果表明,该方法可以提高功能性危险源分析的精确性和完备性.     

基于等比例危险模型的金融危机预警

针对金融危机预警,FR、STV、KLR和DCSD 4种模型对数据有特殊要求,造成应用上的困难,预测能力不足的问题.在Cox and Oakes基于存活分析提出的等比例危险模型(PHM)的基础上,利用31个样本国家的年度数据资料,采用13个相关预警变量,构建金融危机前一年的PHM预警模型,并进行实证分析,提出一种的金融危机预警模型.通过对预测期间17个测试国进行的模型预警效果检验,认为该模型预警能力较佳.     

基于信息量模型的盘州市地质灾害易发性评价

地质灾害易发性评价是区域灾害防治的前期工作。构建一个符合区域地质环境的灾害评价体系对评价结果的准确性和区域适用性起决定性作用。在对区域地质灾害调查分析后,选取降雨、坡度、岩性等8个影响因素,利用信息量模型对盘州市进行地质灾害易发性评价。结果显示:盘州市地质灾害主要分布在河流沿岸、靠近道路和断层相对集中的区域;易发性高和较高区域呈带状分布,占盘州市国土面积的38.62%;随易发程度的升高,各区域分布的灾害点数量增多,灾积比也逐渐增大,说明评价结果与研究区地质灾害分布的实际情况相符,分区划分合理。研究成果可为盘州市灾害防治提供参考。     

基于指数法的装备维修保障系统效能评估模型

建立了装备维修保障系统效能评估指标体系,利用指数法对其3个组成要素———维修检测系统、备件保障系统和修复技术设备保障系统进行效能分析,构造出装备维修保障系统的效能评估模型;有利于对其效能进行全面、具体的评价,从而方便、快速地确定出其维修保障水平。     

基于AHP-云模型的铁路隧道突水危险性综合评价

铁路隧道工程突水危险性评价是施工中的重要安全措施,受评价因子模糊性特征的影响,提出多因素突水危险性的云模型理论综合评价方法,提高评价的综合性和可靠性。在调研分析影响隧道突水灾害的风险因素集的基础上,选取了13个评价因素,确定各因素突水风险评语集,建立了层次分析法(AHP)确定因素权重的突水危险性综合评价云模型。并以尖峰山隧道工程为例,进行该隧道工程的突水危险性评价。研究结果表明:基于AHP-云模型的隧道突水风险综合评价方法,可以充分利用定性和定量的样本信息,系统直观地表现出隧道突水风险评价因素的特征,为多指标模糊因素的评价提供一种有效的方法;选取尖峰山隧道不同里程的10个样本为研究对象,通过AHP-云模型正向云发生器,获得各因子对不同风险等级的隶属度,结合综合评语云模型和综合确定度计算值得出隧道突水风险评价结论。     

基于EVA指标的价值评估模型探析

基于EVA指标的企业价值评估模型是EVA指标在企业价值评估领域的具体应用.首先对企业价值评估的涵义进行了界定,然后利用EVA指标构建了基于该指标的价值评估模型,并在此基础上对其适用形式做了尝试性的研究,旨在为广大投资者及管理者评估企业价值提供新的思路.     

基于非饱和渗流理论的区域降雨型地质灾害动力学预警方法研究

结合无限斜坡稳定性分析模型与Iverson瞬时降雨入渗理论,分析建立起基于非饱和渗流理论的预警模型,并以我国南方典型地区为例进行模型试验。结果表明,该方法能动态预测区域降雨型地质灾害发生发展过程,从而为区域地质灾害预警研究提供了一条更为精确的定量化分析方法。     

遗传算法优化BP神经网络的专家自动诊断模型

随着计算机信息化和人工智能的发展迅速,专家自动诊断疾病系统成为各界关注的焦点。卵巢癌是严重威胁妇女健康的恶性肿瘤之一,而且目前无有效的筛选方法和特异的诊断方法。BP人工神经网络因其具有分布式信息存储方式、自适应能力、强大的容错性和非线性处理能力,能有效地对疾病进行筛查和诊断。该文采用遗传算法来优化改进BP算法得到GA-BP算法,通过遗传和变异操作对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,不断更新选择,使得网络的系统总误差趋于最小,构建出卵巢癌诊断模型。采用Matlab2013、VC++编程和统计软件SPSS.18等工具来实现专家自动诊断的人工智能模型,并通过计算机仿真和预测进行检验。     

基于AHP-MF模型的城市生态系统健康评价

建立城市生态系统健康评价的指标体系,构造各层因素的判断矩阵,用Mathematic软件计算出最大特征值及其特征向量,并检验判断矩阵的一致性,最后用Fuzzy数学的方法进行评价．将模型编成计算机程序和软件,实现了城市生态系统健康评价的计算机操作。     

基于EMD的AR建模

自回归(Autoregressive,AR)模型是常用的平稳序列的拟合模型之一.不同于传统趋势的曲线拟合方法,文章利用经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)得出序列的趋势,然后再进行建模.通过运城市某年的每日最高气温的数据,建模结果表明:与传统的建模方法比较,基于EMD的AR模型在拟合效果和预测效果上要更好.