An uncertainty importance measure using a distance metric for the change in a cumulative distribution function

A simple measure of uncertainty importance using the entire change of cumulative distribution functions (CDFs) has been developed for use in probability safety assessments (PSAs). The entire change of CDFs is quantified in terms of the metric distance between two CDFs. The metric distance measure developed in this study reflects the relative impact of distributional changes of inputs on the change of an output distribution, while most of the existing uncertainty importance measures reflect the magnitude of relative contribution of input uncertainties to the output uncertainty. The present measure has been evaluated analytically for various analytical distributions to examine its characteristics. To illustrate the applicability and strength of the present measure, two examples are provided. The first example is an application of the present measure to a typical problem of a system fault tree analysis and the second one is for a hypothetical non-linear model. Comparisons of the present result with those obtained by existing uncertainty importance measures show that the metric distance measure is a useful tool to express the measure of uncertainty importance in terms of the relative impact of distributional changes of inputs on the change of an output distribution.     

乳品项目建设程序化的重要性和一般程序

乳品项目建设程序化对项目来说至关重要，重视项目建设程序化，积极为拟建工程做好准备工作并创造一切施工条件，其工程的施工就会顺利地进行。乳品项目一般建设程序为：项目建议书－可地性研究－设计计划任务书－勘察－设计－施工，安装－验收，交付生产。     

论企业在新时期开展“不可行性研究”的必要性和重要性

本文简要介绍了我国可行性研究工作的发展历史及其存在的弊端，强调了企业在新时期开展“不可行性研究”的必要性和重要性。     

变量选择在废水处理过程软测量建模中的应用

化学需氧量与悬浮固形物含量是造纸工业废水排放中需要重点监测的指标,建立有效的废水出水水质预测模型是优化控制废水中污染物排放量的有效方法。由于实际工业废水处理过程的复杂性,可测变量之间存在强相关性,利用偏最小二乘法提取变量的投影重要性信息进行变量选择,将选择后的最优变量子集作为软测量模型的输入,建立出水水质的最优预测模型。以最小二乘支持向量机模型为例,基于变量选择的最小二乘支持向量机模型对出水化学需氧量进行预测时均方根误差降低了15.2%,相关系数提高了14.4%;对于出水悬浮固形物模型,均方根误差降低了20.5%,相关系数提高了16.1%。结果表明在建模时进行变量选择可以降低模型的复杂度和提高模型的泛化能力。     

IRS辅助的边缘智能系统中基于数据重要性感知的资源分配

针对智能反射面（IRS）辅助的边缘智能系统中模型参数汇聚的问题,提出一种基于数据重要性感知的资源分配算法.利用凸优化和分支定界等方法交替优化用户的发射功率、传输次数和智能反射面的相移矩阵.仿真结果表明,所提算法能够基于本地数据的重要性差异有效汇聚分布式智能体的模型参数,并最大化加权和速率.     

考虑电网关联度的电力通信网关键环节识别

电力通信网作为电网的支撑网络,其可靠运行对电网安全可靠运行有着重要意义。为了识别电力通信网的关键环节,提出了一种考虑电网关联度的电力通信网关键环节识别方法。首先,构建电力-通信复合系统,其次,分别构建电力系统层节点评价体系、链路评价体系和通信系统层节点评价体系、链路评价体系,然后采用TOPSIS算法分别求得电力系统层节点重要度、链路重要度以及通信系统层节点重要度、链路重要度。最后,通过特定的代数运算,将电网关联度与通信网自身的重要度结合起来,分别求得考虑电网关联度的电力通信网节点、链路重要度值,并依据重要度值,识别出电力通信网关键环节。某省实际电力通信网仿真结果表明,该方法可以有效地识别出关键环节,证明了该方法的可行性。     

基于故障树蒙特卡洛模拟法的孤岛微电网薄弱环节识别

为增强微电网风险评估工作的针对性,采用故障树蒙特卡洛模拟法对孤岛微电网的薄弱环节进行识别。以网内不同用户供电中断为顶事件建立各用户的故障树模型,通过蒙特卡洛模拟法随机抽样建立孤岛微电网的两状态模型。从元件重要度和网络风险重要度2个方面,建立微电网薄弱环节重要度指标体系。对某典型低压孤岛微电网的薄弱环节进行识别,评估孤岛微电网的可靠运行能力,算例结果验证了所提方法的合理性。结果表明,柴油机和逆变器是该算例微电网的薄弱环节,降低其故障率有利于降低微电网的风险水平。     

基于业务的电力通信网络脆弱性分析评价方法

为解决传统复杂网络理论脆弱性分析的局限性并改善网络性能,提出了一种基于业务的电力通信网络脆弱性分析方法。利用复杂网络理论构建网络模型,将业务重要度和业务流量作为网络参数,在蓄意攻击和随机攻击的策略下,以链路或节点失效所造成的业务量损失大小来描述网络的脆弱性,并找出网络中相应的脆弱部位。以电力IEEE30节点测试系统作为仿真实例,结果表明,网络业务分布越不均匀,网络脆弱性就会越高,进而网络抵御级联故障的能力就越差。而且在蓄意攻击的情况下,网络脆弱性极高。得出结论,网络业务分布越均匀,网络脆弱性就会越低。针对结论,提出了改进业务路由策略的方法以降低网络的脆弱性。仿真证明了该方法的有效性和可用性,并可为电力通信网络规划和维护提供参考,具有现实意义。     

论“新中式”景观中景观植物选择的重要性

对古树名木的保护进行了探讨,并对赋有中国文化内涵的植物、色彩丰富的植物及将农作物作为景观植物的搭配设计和选择进行了详细论述,为今后进一步研究"新中式"景观中植物的选择提供了参考。     

论工程测量在施工质量管理中的重要作用

本文对工程测量在各施工阶段对工程质量造成的影响进行了分析,并在此基础上,探讨了如何做好工程测量工作,希望能从根本上提高工程的整体质量。