基于Pair Copula函数的空间预测模型及其应用

对于空间数据的插值预测,大多采用传统的空间插值方法如反距离加权插值法和克里金插值法,这2种方法在边缘分布或存在异常值的情况下会导致预测精度相对较低;采用基于Copula理论的方法克服了这一问题。通过Pair-Copula函数描述了空间相依结构并利用MCMC方法(贝叶斯估计法)估计参数,讨论基于空间数据对未观测位置相关数据进行了空间插值预测;结合重庆市雾霾数据对该方法与反距离加权插值法、普通克里金和泛克里金插值法进行比较,结果发现基于Pair-Copula函数的空间预测模型具有更高的精度。     

Copula函数与广义Copula函数

在综述Copula函数性质的基础上,给出了广义Copula函数的概念,并讨论了广义Copula函数的一系列性质。     

基于Copula函数的沪深股市相关性研究

研究了度量相关性的两个工具：秩相关系数和尾部相关系数．在Archimedean Copula族中选择最优的Clayton Copula来度量上证综指和深圳成指尾部相关性，得出两者具有较强的下尾相关性，且量化后的相关性能够较好预测股票市场的变化．     

基于Copula函数的暴雨潮位组合分析

基于1959—2010年滁河中下游暴雨资料及南京下关站潮位资料,采用Copula函数建立不同重现期下滁河中下游年最大1 d、3 d、7 d暴雨与其相应时间段长江最高潮位的联合分布函数,计算超过某一设计值的暴雨与各个量级潮位、超过某一设计值的潮位与各个量级雨量的遭遇概率。计算结果与南京市城市防洪规划中的结论相近,表明计算方法合理可行,可为暴雨潮位组合计算提供参考。     

基于Copula函数的沪深股市相关性分析

选用GPD分布分别对沪深股市对数收益率尾部进行描述,结合样本数据的统计特征,选择合适的二元Copula函数对沪深股市对数收益率的相关性进行描述,对二元Copula函数的参数进行估计。结果表明:二元t-Copula函数比二元正态Copula函数更能捕捉沪深股市的尾部相关性。沪深股市存在着较强的相关性,线性相关系数为0.9356,Kendall相关系数为0.7611,Spearman相关系数为0.9150。     

Copula函数的参数估计

Copula理论在统计及金融分析中有着广泛的应用。在利用Copula理论对多元分布函数进行建模时,其中一个关键问题是如何估计Copula函数中的参数。文章通过例子对Copula函数中的参数估计问题进行了探讨。     

基于G类函数的二元Copula函数的构造

从函数的角度出发,提出2种构造二元Copula函数的新方法.首先定义一类新的函数:G类函数,对G类函数的性质进行推导和研究,并利用常微分方程的相关知识给出G类函数的一种构造方法,然后基于G类函数提出2种建立二元Copula函数的构造方法,最后利用构造的G-Copula函数对成都市和绵阳市第一产业产值间的相关关系进行实证分析,说明此构造方法的有效性.     

基于核方法的Copula函数的估计

介绍了Copula函数的基本定义和性质以及非参数统计中的核估计方法,运用核估计方法来估计Copula函数,应用核估计的性质证明了估计出的Copula函数是真实Copula函数的一致强相合。     

Copula函数的一些推广

研究了Copula函数的基本概念以及相关性质。并对二元变量的Copula函数做一些推广性的探讨．     

Archimedean Copula函数的参数估计

给出Archimedean Copula函数中参数的一种新的估计方法.通过计算机模拟,把此方法与Genest和Rivest的非参数法进行了比较,得出新方法能更有效的估计Archimedean Copula函数中的参数.最后用新方法和Genest和Rivest的非参数法对国内的上证A股指数和上证B股指数进行了实证分析,分析结果表明新方法更有效.     

广西专业技术人才需求的预测模型

通过分析广西专业技术人才需求与经济增长的关系，按照专业技术人才总量与经济总量相适应，人才需求结构与经济结构相适应的要求，建立对应的数学模型，给出未来十年闻的广西专业技术人才需求总量和三大产业的人才需求量，同时做出简要分析。     

用集成神经网络模型建立预测模式

采用分治策略,提出了集成神经网络模型,该模型可以有效解决在利用人工神经网络在大型数据集上建立预测模式的过程中所面临的规模问题、收敛问题和表示问题,模型具有良好的学习继承性扩展性。     

重庆市旱灾及洪涝灾害研究

本文总结了重庆城区近百余年来的旱涝变化,详细分析了重庆市干旱灾害、洪涝灾害的分布、特点、形成以及发展的机制,在此基础上,从气候背景、环流特征、地形以及人文因素方面分析了其产生的原因。最后针对重庆市旱涝灾害减灾防灾工作所存在的问题,相应地提出了重庆市旱涝灾害的减灾防灾对策。     

闽江七里街流域洪水实时预报修正方法研究

根据闽江七里街流域水文实测资料信息,利用新安江三水源模型对该流域实时洪水预报进行了研究,分别采用自回归模型和自适应洪水修正方法对预报洪水过程进行了实时修正.分析结果表明,对预报洪水过程进行实时修正,能大大提高预报精度,采用自适应洪水修正方法具有较强的实时跟踪系统动态变化的能力,其修正效果优于自回归模型.     

基于均生函数-最优子集回归预测模型的青藏高原气温和降水短期预测

以青藏高原78个站点50年的逐年降水和温度数据为基础, 使用 SOFM 人工神经网络模型对高原的降水和温度变化进行了分区, 并采用均生函数-最优子集回归( MGF-OSR) 预测模型对青藏高原的降水和温度进行了5年情景的预测。预测结果表明:总体而言, 今后 5 年青藏高原的降水年际波动较大, 并没有显著的趋势;但青海东南和西藏东部部分地区有明显的减少。青藏高原的总体温度变化增加趋势显著, 仅高原东南部明显降温。     

试析淮河洪涝灾害成因

淮河地处我国南北气候、高低纬度和陆海交互作用的3种过渡带的重叠地区,是七大江河中洪涝灾害最频繁、灾情最严重的河流之一。究其原因有3大方面、9点内容。第一,与流域所处的特殊和不利的自然地理条件密切相关。①天气上,致洪暴雨天气系统众多且组合十分复杂;降雨时空分布很不均匀,降水量年际变化剧烈。②地形上,众多支流均在干流中游汇入,平原洼地占流域面积的60%,形成“关门淹”,难以下泄洪水和排除涝水。③土壤上,淮北平原和黄泛平原土壤土质紧密,水分不易下渗,最易发生涝渍。第二,与黄河661年之久的长期夺淮有着直接联系。④淮河不能直接入海,改流入江,下游地区水灾日益加重。⑤水系巨大变迁,原本统一的淮河划分为淮河水系和沂沭泗水系,且河系紊乱、河道淤废、排水不畅。⑥洪泽湖的逐渐淤积抬高和入湖河口段倒比降的形成,使中游河道下泄不畅。⑦淮河干流中下游河床比降小,甚至出现倒比降,洪水过程极其平缓。⑧黄泛区涝灾尤其突出。第三,不合理的人类活动加剧了洪涝灾害。⑨因不合理的人类活动而水土流失淤积河道及人为设障,使得河道的行洪能力下降。     

宜昌站洪峰流量过程神经网络预测模型研究

以长江上游寸滩-宜昌河段为研究对象,建立了考虑区间降雨的河道洪水预报BP神经网络模型,论证了应用人工神经网络模型进行洪水预报的可行性。以1982年至1986年的洪水预报作为仿真,表明该模型能较好地反映区间降雨的影响,对大中小各种洪水过程都能进行准确预报。     

洞庭湖洪涝灾害成因和治理研究

洞庭湖位于长江中游,荆江的南岸.荆江两岸是长江洪涝灾害最严重的地区之一.荆江北岸大堤形成于明朝张居正当政时代,为荆北平原的重要保障.因而长江洪水向南溃决,泛滥成灾.近几十年来,由于长江泥沙在湖区淤积,洲滩成群,湖盆淤浅.加之过量围垦,致使湖泊容积减少.且长江湖口以下干流河床淤积抬高,湖口排水受托,洪水渲泄不畅.因此,湖区的洪涝渍灾害日趋严重,影响国民经济的发展和人民生活水平的提高.本文在收集资料和实地调查的基础上,对洪涝灾害成因进行了分析,并对洞庭湖的综合治理和减轻长江中下游的洪涝灾害提出治理意见.     

洞庭湖洪涝灾害成因和治理研究

洞庭湖位于长江中游,荆江的南岸。荆江两岸是长江洪涝灾害最严重的地区之一。荆江北岸大堤形成于明朝张居正当政时代,为荆北平原的重要保障。因而长江洪水向南溃决,泛滥成灾。近几十年来,由于长江泥沙在湖区淤积,洲滩成群,湖盆淤浅。加之过量围垦,致使湖泊容积减少。且长江湖口以下干流河床淤积抬高,湖口排水受托,洪水渲泄不畅。因此,湖区的洪涝渍灾害日趋严重,影响国民经济的发展和人民生活水平的提高。本文在收集资料和实地调查的基础上,对洪涝灾害成因进行了分析,并对洞庭湖的综合治理和减轻长江中下游的洪涝灾害提出治理意见。     

中国水旱灾害的形成主因和机制分析

中国是一个水旱灾害发生频繁的国家.季风气候是水旱灾害多发和分布广泛的主要原因;独特的阶梯状地形地貌也加剧我国空间上降水的不均匀,导致了西北多干旱、南方多雨涝的格局,进而会影响我国次一级的灾害发生.全球变暖和周边海气振荡周期变化导致的气候异常加剧我国降水量分布的时空差异,是引发各级水旱灾害的主要胁迫因子.