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基于最优R-Vine Gaussian Copula模型的服役大跨桥梁主梁失效概率分析 被引量:3
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作者 刘逸平 肖青凯 +2 位作者 杨光红 刘月飞 樊学平 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期624-633,共10页
考虑到服役大跨桥梁主梁多个控制监测点失效模式的相关性,提出失效概率分析的最优regular-vine(R-vine)Gaussian copula信息融合新方法。利用极值应变信息,引入双变量pair-Gaussian-copula模型和最优R-vine模型,结合多个控制监测点的功... 考虑到服役大跨桥梁主梁多个控制监测点失效模式的相关性,提出失效概率分析的最优regular-vine(R-vine)Gaussian copula信息融合新方法。利用极值应变信息,引入双变量pair-Gaussian-copula模型和最优R-vine模型,结合多个控制监测点的功能函数,进行失效模式相关性的最优R-vine Gaussian copula建模分析;融合一次二阶矩方法,进行失效模式相关的服役大跨桥梁主梁失效概率分析;通过在役桥梁监测数据对所提方法的合理性进行验证,并与其他分析方法进行比较。结果表明,考虑控制监测点失效模式相关性的大跨桥梁主梁失效概率分析的最优R-Vine Gaussian copula信息融合方法更为合理。 展开更多
关键词 结构工程 主梁 相关性 r-vine gaussian copula模型 一次二阶矩方法 可靠性分析
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基于SGMM-MCopula的风光互补系统时空相关场景生成
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作者 余意 刘梓轩 +4 位作者 赵国汉 刘万 邓友汉 温栋 莫莉 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第10期4156-4167,共12页
在风能和太阳能大规模并入电网的背景下,电力系统调度策略遭遇了前所未有的挑战。特别是风电和光伏发电的波动性和随机性特征,对系统的稳定性和可控性构成了重大影响。为了精确表征风光电站出力的时空相关特性,并构建具有实际应用价值... 在风能和太阳能大规模并入电网的背景下,电力系统调度策略遭遇了前所未有的挑战。特别是风电和光伏发电的波动性和随机性特征,对系统的稳定性和可控性构成了重大影响。为了精确表征风光电站出力的时空相关特性,并构建具有实际应用价值的场景集,提出了一种基于耦合季节性高斯混合模型(SGMM)与混合Copula函数(MCopula)的风光互补系统时空相关场景生成方法。该方法首先通过构建SGMM捕捉风光出力变量时间序列间的相关特性;其次,采用混合Copula函数来描述变量之间的空间相关特性。在综合时空相关性建模的基础上,结合Copula条件分布函数与逆变换抽样技术,生成了一系列反映时空相关特征的不确定性场景集。仿真实验的结果证实了所提方法的有效性和可靠性,生成的场景集不仅能够较好地反映风光出力的时空相关特征及年内变化趋势,而且与历史实际序列在距离上更为吻合,为电力系统调度提供了强有力的决策支持。研究结果为风光互补系统的不确定性量化提供了新的视角与工具,对于优化电力系统调度策略、降低不确定性风险、促进新能源的高效利用以及推动电力系统的可持续发展,均具有深远的理论和实践意义。 展开更多
关键词 风光出力 时空相关 场景生成 高斯混合模型 copula函数
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基于多维Gaussian Copula的岩土体设计参数概率转换模型构建方法 被引量:10
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作者 李典庆 吕天健 唐小松 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1592-1601,I0004,共11页
岩土工程中经常需要基于直接测量参数去预测设计参数,概率转换模型是确定设计参数真实分布范围的有效工具。常用的基于多维正态分布的概率转换模型构建方法容易引起误差且受边缘分布类型限制。为此,提出了基于多维Gaussian Copula的岩... 岩土工程中经常需要基于直接测量参数去预测设计参数,概率转换模型是确定设计参数真实分布范围的有效工具。常用的基于多维正态分布的概率转换模型构建方法容易引起误差且受边缘分布类型限制。为此,提出了基于多维Gaussian Copula的岩土体设计参数概率转换模型构建方法。以全球黏土数据库CLAY/6/535为例验证了所提方法的有效性,分别推导了不排水抗剪强度和超固结比与孔压静力触探试验指标之间的概率转换模型。结果表明:基于多维Gaussian Copula的概率转换模型构建方法可以将相关结构与边缘分布分开构建,该方法不受岩土体参数的边缘分布类型限制,有效地避免了误差由边缘分布向相关结构的传播。在构建的概率转换模型中,岩土体设计参数的不确定性、相关性与直接测量参数的数目以及直接测量参数与设计参数之间的相关性成反比。 展开更多
关键词 直接测量参数 设计参数 概率转换模型 多维gaussian copula 联合分布模型
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模糊随机环境下的单因子Gaussian Copula模型 被引量:2
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作者 吴亮 庄亚明 《系统管理学报》 CSSCI 北大核心 2015年第4期510-516,共7页
现有的对单因子Gaussian Copula模型中相关系数的各种改进,究其本质在于公司资产间相互关系的不可观测性和所获信息的不完全性——人们无法得到关于资产间相互关系大小的精确估计值,对于这一关键信息各人有着不同的模糊性,即现实中的不... 现有的对单因子Gaussian Copula模型中相关系数的各种改进,究其本质在于公司资产间相互关系的不可观测性和所获信息的不完全性——人们无法得到关于资产间相互关系大小的精确估计值,对于这一关键信息各人有着不同的模糊性,即现实中的不确定性既包含随机性又包含模糊性。因此,将随机性和模糊性相结合,用于研究诸如违约相关等问题有着现实需要。提出了一种新的带有模糊性分析的单因子Gaussian Copula模型,给出了带有模糊信息的联合违约概率和违约损失率,并用于综合CDO的定价。利用模糊数和随机性分析,不仅可以考虑更多的违约相关过程中不确定性源泉,更能包含投资者对金融市场中各种模糊性的主观判断信度,拓宽了可能的信用利差的范围。 展开更多
关键词 单因子gaussian copula模型 违约相关 模糊性分析
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基于稀疏D-vine Copula的建模方法及其在过程监测中的应用 被引量:1
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作者 邱穗庆 李绍军 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期391-400,共10页
针对工业过程中高维数据的非线性非高斯问题,提出了一种基于稀疏D-vine Copula(Sparse D-vine Copula-based,SDVC)的过程监测方法。首先,针对传统的Vine Copula结构优化方法容易引起估计误差在Vine结构中累积,并且计算负担随着数据维数... 针对工业过程中高维数据的非线性非高斯问题,提出了一种基于稀疏D-vine Copula(Sparse D-vine Copula-based,SDVC)的过程监测方法。首先,针对传统的Vine Copula结构优化方法容易引起估计误差在Vine结构中累积,并且计算负担随着数据维数的增加急剧增长的问题,修正了二元Copula的先验概率,使得高层次结构树中的二元Copula更倾向于优化为独立状态,实现了高层次树结构稀疏优化。其次,对Vine结构节点次序确定方法进行改进,根据节点间的相关性总和依次展开,使其更适用于水平结构的D-vine建模。最后,引入高密度区域(HDR)与密度分位数理论,构建适用于任意分布的广义局部概率(GLP)指标,以实现对工业过程的实时监测。通过田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)和醋酸脱水工业过程验证了所提出方法的优越性能。 展开更多
关键词 过程监测 相关性建模 非线性非高斯 稀疏D-vine copula 高密度区域
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市场风险相关性度量研究——以产业型金融控股集团与其金融子公司为例 被引量:5
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作者 姚德权 王帅 《北京工商大学学报(社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2010年第5期52-58,共7页
混业经营趋势下,产业资本与金融资本的不断融合,不少产业资本主导的产业型金融控股集团开始出现。通过构建产业型金融控股集团与其子公司之间的市场风险相关性度量模型进行实证研究,结果表明控股集团内部存在风险传递效应,传递方向为金... 混业经营趋势下,产业资本与金融资本的不断融合,不少产业资本主导的产业型金融控股集团开始出现。通过构建产业型金融控股集团与其子公司之间的市场风险相关性度量模型进行实证研究,结果表明控股集团内部存在风险传递效应,传递方向为金融子公司至控股集团,与此同时,市场风险相关程度会表现出时变特征,并且在金融市场的"平静期"和"危机期",这种时变特征尤为明显。 展开更多
关键词 产业型金融控股集团 市场风险 高斯copula VAR模型 自回归分布滞后模型
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组合风险的重要性抽样方法 被引量:1
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作者 徐承龙 吴倩 孙丽华 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期633-638,共6页
针对资产组合的市场风险或信用风险的任意边际分布的Gaussian Copula模型,首先将损失转化成高维正态分布的函数,然后对该模型进行重要性采样蒙特卡罗模拟以提高模拟效率,并分别使用牛顿法和基于大偏差理论估计测度变换的系数,并在此基... 针对资产组合的市场风险或信用风险的任意边际分布的Gaussian Copula模型,首先将损失转化成高维正态分布的函数,然后对该模型进行重要性采样蒙特卡罗模拟以提高模拟效率,并分别使用牛顿法和基于大偏差理论估计测度变换的系数,并在此基础上提出了常数凝固估计法.数值实验表明,提出的算法与通常的蒙特卡罗方法相比,大大减小了模拟误差,从而提高了计算效率. 展开更多
关键词 重要性抽样 蒙特卡罗模拟 组合风险 Gausian copula模型
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考虑分布式电源不确定性与相关性的配电网状态估计 被引量:12
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作者 李静 李幸芝 +2 位作者 韩蓓 李国杰 王志磊 《全球能源互联网》 2020年第3期231-237,共7页
可再生能源发电技术的发展以及在电网中日益普及的分布式电源(DG)给电力系统带来了更多不确定性,使电力系统状态估计量测数据不足的问题更加突出。当前多采用对DG进行伪量测建模的方法来提高系统量测冗余度,针对同时考虑DG之间的不确定... 可再生能源发电技术的发展以及在电网中日益普及的分布式电源(DG)给电力系统带来了更多不确定性,使电力系统状态估计量测数据不足的问题更加突出。当前多采用对DG进行伪量测建模的方法来提高系统量测冗余度,针对同时考虑DG之间的不确定性和相关性的伪量测建模研究相对薄弱的现状,提出了一种基于Pair-Copula风电功率相关性模型和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)等效不确定性模型的DG伪量测建模方法,该方法可以考虑复杂的DG出力相关性和不确定性,提高伪量测的准确性从而提高配电网状态估计的精确度。通过对经修改的IEEE-14节点算例系统进行仿真计算,说明所提方法能够合理刻画状态估计问题中分布式电源的出力不确定性与相关性,计算结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 状态估计 配电网 Pair-copula模型 高斯混合模型 加权最小二乘法
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基于改进降维法的概率潮流计算 被引量:6
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作者 肖青 周少武 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1565-1572,共8页
旨在建立一种高效、准确的概率潮流算法。在处理潮流方程中的相关随机变量时,选用高斯Copula和秩相关系数来建模,将相关随机变量表示成独立的标准正态随机变量,从而将概率潮流输出量的统计矩表示成关于独立标准正态随机变量的多维积分... 旨在建立一种高效、准确的概率潮流算法。在处理潮流方程中的相关随机变量时,选用高斯Copula和秩相关系数来建模,将相关随机变量表示成独立的标准正态随机变量,从而将概率潮流输出量的统计矩表示成关于独立标准正态随机变量的多维积分。沿用单维降维法的思想,提出了一种改进的降维模型,将概率潮流输出量的统计矩近似成多个低维积分之和,并基于容积量法求解积分权重和节点,用以计算低维积分。此外,文中方法也可与基于单维降维模型的点估计法相结合,用于求解概率潮流问题。对IEEE 30-节点和IEEE 118-节点系统的计算结果表明:与Hong的点估计和基于单维降维法的点估计相比,文中算法更加灵活,在提高精度的同时也可减小计算量。 展开更多
关键词 概率潮流 高斯copula 秩相关系数 容积量法 降维模型
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