基于马尔科夫链模型的小金川河流域径流形势预估分析[ 国家重点研发项目资助（2018YFB0905204）]

为了分析小金川河流域中长期径流形势,本文尝试利用马尔科夫链模型进行年径流形势预估,结合历史径流的丰枯变化,计算丰水年、平水年、枯水年相互转变的马尔科夫转移概率,在此基础上,可根据当年来水情况实现对木坡电站下一年径流形势的预估分析。以2018年木坡电站的丰枯形势预估为例,经验证,该径流形势预估分析方法具有较强的实用性,为径流形势预估分析提供了一种切实可行的思路和方法。     

基于VMD与改进QRGRU的超短期风电功率概率预测

风电功率概率预测是分析未来风电功率不确定性的有效方法之一。为提高风电功率概率预测精度,文中提出基于变分模态分解(VMD)与改进门控循环单元分位数回归(QRGRU)的超短期风电功率概率预测方法。首先,采用VMD将原始风电功率序列分解成不同特征的模态函数;然后,对每个模态函数分别建立基于QRGRU的概率预测模型,并将变量间的网络结构约束作为目标函数的惩罚项,改进QRGRU权重在迭代修正过程中的平稳性;最后,在不同分位数条件下叠加各个模态函数预测值,并采用非参数核密度估计方法得到未来风电功率的概率密度函数。结合某风电场实测数据开展具体算例分析,结果表明所提方法能够兼顾区间覆盖率,减少区间宽度,在不同预测步长中均能表现较好的预测效果。     

利用贝叶斯线性回归结合混合Copula函数分析风电功率的相关性

分析风电场之间的出力相关性有助于合理规划风机的功率输送以及调度优化,从而提高传输线路的利用率。以冀北地区风场为例,首先分析了该区域风速的分布特性,然后利用贝叶斯线性回归算法建立混合Copula函数模型,拟合得到4个机群风速序列的联合分布,计算出风电场之间的出力相关性,并与其他相关性函数建模进行对比研究。研究结果表明,基于贝叶斯线性回归的混合Copula函数模型能够提高参数估计的精确性,从而使得计算出的相关性更为准确,并且由其拟合得到的出力概率分布与实际风场出力的概率分布较为一致。     

基于重尾分布的风电功率波动特性概率分布

研究风电功率波动特性对于提高风电功率预测精度、促进风电并网消纳、抑制风电并网对电力系统安全运行的不利影响等均具有重要意义.利用风电场实测数据,归纳风电功率波动特性的时变性、异方差性、波动集聚性和"尖峰厚尾"4个基本特征;为定量描述风电功率概率分布,在不同的时空尺度下分别采用正态分布、混合高斯分布以及重尾分布中的t Location-scale分布、稳定分布、拉普拉斯分布对风电功率波动率进行拟合,引入相对熵作为衡量拟合分布优劣的评价指标,并对比分析不同拟合分布的评价结果.仿真结果表明风电功率概率分布更适合采用重尾分布函数来描述,且重尾分布中的t Location-scale分布函数具有最佳的拟合效果.     

区域土壤腐蚀试验数据分布特征研究——Ⅰ 概率分布特征表述

以塔里木和大港油田区域土壤腐蚀试验数据为例，论 证了区域腐蚀试验数据整体概率分布符合正态随机函数、其极大值数据符合Gumbel极值函数 .根据分布参数可以计算区内不同腐蚀性土壤比例、可能存在最大土壤腐蚀性和出现的概率 等工程信息.     

嵌入随机概率模型的模具项目模板及其应用

针对模具生产中存在的不确定性因素,在考虑企业关键资源有限性的前提下,采用嵌入随机概率模型的模具项目模板,实现多项目调度,能够为企业制定较为准确且符合实际生产情况的项目计划。     

固溶处理对电解制备的A356合金硅颗粒的影响

以电解低钛铝基合金为原料制备了A356合金,研究了在535℃下固溶处理时间对合金共晶硅相细化、球化和分布的影响.测量了硅颗粒的长径和短径,计算了颗粒的直径和长短径比值等参数,分析了上述参数随固溶时间的变化及其概率密度分布.实验结果表明:由该电解合金制备的A356合金经2～4 h的固溶处理,共晶硅就可得到较好的细化和球化效果,具有较高的分布集中度;A356合金的固溶处理时间可有效缩短.     

工业色谱仪仿真系统模拟出峰的数据处理

详细介绍色谱仪数据分析的理论依据,以及在PC上模拟实现输出谱峰,并根据模拟出峰给出峰形分割和组分浓度的定量计算以及柱效评价的实现方法.     

基于MTPM和DPM的多无人机协同广域目标搜索滚动时域决策

传统的协同搜索决策方法在目标引导和机间协同方面存在不足. 研究建立了基于分布概率预测的目标概率图（Target probability map,TPM）初始化方法和基于贝叶斯准则的目标概率图动态更新方法,形成了修正目标概率图（Modified TPM,MTPM）及其运算机理.考虑对任务子区域进行可控回访,定义了数字信息素图（Digital pheromone map,DPM）,建立了数字信息素图使用方法及更新机理.设计了基于MTPM和DPM的寻优指标,建立了基于滚动时域控制的协同搜索决策方法（MTPM-DPM-RHC method,MDR）.仿真表明: 1） MTPM能有效降低对目标的虚警率和漏检率;2） DPM能有效实现对任务区域可控回访;3） MDR方法的遍历能力、重访能力和目标搜索效率均优于已有方法.     

面向口语统计语言模型建模的自动语料生成算法

在资源相对匮乏的自动语音识别(Automatic speech recognition, ASR)领域, 如面向电话交谈的语音识别系统中, 统计语言模型(Language model, LM)存在着严重的数据稀疏问题. 本文提出了一种基于等概率事件的采样语料生成算法, 自动生成领域相关的语料, 用来强化统计语言模型建模. 实验结果表明, 加入本算法生成的采样语料可以缓解语言模型的稀疏性, 从而提升整个语音识别系统的性能. 在开发集上语言模型的困惑度相对降低7.5%, 字错误率(Character error rate, CER)绝对降低0.2个点; 在测试集上语言模型的困惑度相对降低6%, 字错误率绝对降低0.4点.