基于Box-Cox变换分位数回归与负荷关联因素辨识的中长期概率密度预测

中长期电力负荷预测是电力部门制定电力系统发展规划和稳定运行的重要前提.针对影响中长期电力负荷预测精度的多个因素,本文利用逐步回归方法,从众多影响负荷预测精度的关联因子中,对关键的影响因子进行辨识,并提出基于Box-Cox变换分位数回归和核密度估计相结合的概率密度预测方法,得出不同分位点下未来连续几年的概率密度预测结果,实现了对未来年用电量准确波动区间的预测.以安徽省的历史用电量和社会经济数据为例,进行仿真实验.结果表明:该方法不仅实现了中长期电力负荷概率密度预测,而且利用强关联因素提高了中长期电力负荷概率密度预测的精度,有效解决了考虑多因子的中长期电力负荷概率密度预测问题.     

氢原子的概率密度分布

利用数值计算方法绘制出氢原子的径向概率、角向概率分布、等概率曲线图和等概率曲面图，从而将氢原子的概率密度空间分布展示出来。     

基于PDEM的TTR参数振动响应分析策略

提出了一种基于概率密度演化方法(PDEM)的结构动力可靠性分析策略,以一个特定的顶张紧式立管(TTR)为算例,计算了其随机参数激励振动响应的平均超越率,进而较为准确地评估了立管的动力可靠性.同时,还分析了立管发生参数共振时其响应概率的重尾分布特性.最后,分析了立管振动系统中的阻尼、参数激励强度和参数激励频率对立管振动响应的影响.结果表明:增大阻尼和减小参数激励强度可以起到减弱参数共振的效果,但是在设计阶段,最为有效的避免参数共振的方法是调整结构的各阶固有频率,使其远离参数激励谱峰值频率的一半;当各阶固有频率与谱峰值频率的比例不在46%～67%范围内时,参数共振效应很弱,可以忽略不计.     

二维随机变量概率分布的求解方法

每一个随机试验的整体概率可以用一个相应的随机变量及其概率分布来描述.基于对一维随机变量的理解,采用分布函数法和函数分步法,给出了求二维随机变量概率分布的基本规律.     

基于改进型经验法则的工艺偏差统计

文章在改进经验法则的基础上,对工艺参数的偏差进行了统计分析.首先由切比雪夫不等式引入基于正态分布的经验法则,然后利用后验概率密度最大值点替代经验法则式中的均值点,对经验法则进行了改进,并应用改进型经验法则寻找实际工艺参数数据的局部偏差,进而对工艺参数进行趋势分析,得到了工艺参数偏离趋势的判定结果.该方法比经验法则更有效,可推广到某些特定的与均值有关的分布法则中去,用于分析工业生产领域中有偏离群的数据,具有一定的普适性和应用价值.     

基于ICA概率密度指标的过程监控

基于独立成分分析的多变量统计过程监控一般采用PCA方法的监控指标进行过程监控,并没有充分利用ICA方法特性.根据ICA分离得到的成分相互独立这一特性,提出了一种概率密度监控指标.用核密度估计的方法估计各成分概率密度,从而得到所有成分的联合概率密度,再根据联合概率密度判断过程状态是否异常.通过TE过程仿真表明,新的概率密度指标与传统指标相比,能检测出更多的故障点,监控效果更加有效.     

预测混凝土中氯离子扩散的概率密度演化方法

在氯盐环境下,为更加精确地预测混凝土桥梁中的氯离子浓度分布的随机性,将氯离子扩散系数看作服从正态分布的随机变量,通过理论推导建立氯离子浓度分布的概率密度演化方法,并进行变参数分析。结果表明:氯离子浓度概率密度分布的均值随着深度的增加而降低,但其均方差随着深度的增加而增加;氯离子浓度概率密度分布的均值随着扩散时间的增加而增加,但其均方差随着扩散时间的增加而减小;氯离子浓度概率密度分布的均值和均方差均随着扩散系数的均值和均方差而发生一致的变化。     

路径积分法在非线性随机动力中的应用

利用路径积分法研究非线性动力系统的混沌响应,计算了高斯随机激励的混沌系统的瞬时概率密度等概率性质,并讨论高斯噪声对确定性系统混沌运动的影响.研究表明在噪声强度一定的情况下,其随机系统的概率密度的演化可以用来刻画该混沌吸引算子的结构特征.     

不对称周期势中的一维粒子状态研究

本文详细介绍了采用复数傅立叶展开方法的应用,计算不满足空间反演对称性周期势场中粒子的能量本征值和概率密度分布特征。结果表明不对称势场中阱底并不是粒子基态稳定存在区域,最高概率密度分布位于平缓阱壁。     

质心分布概率成像——一种刻画自发脑电性质的新方法

利用近期出现的脑电质心概念，对脑电进行质心分布概率密度成像，并提出用梯度和标准差对此种图像均匀性进行分析和评估．将该成像方法应用于睁闭眼状态下的脑电alpha频段，其均匀性分析和分区统计结果与alpha波阻塞现象一致．结果表明，该方法是一种可行的脑电分析手段，为脑电分析提供了一种新的途径．