评估洪水灾情等级的投影寻踪模型

为检验所订洪水灾情等级标准的合理性 ,解决各单项指标灾情等级评估结果的不相容问题 ,提高灾情等级模型的灾级分辨率 ,提出了一种新的洪水灾情等级模型——投影寻踪 ( PP)模型 ,它的灾级是连续的实数值 .为减少 PP建模的计算量 ,给出了一套建模方案 ,构造了新的投影指标函数 ,并统一用实码加速遗传算法来优化投影指标函数和模型参数 .实例的计算结果表明 ,该方案是有效的和通用的 ,具有广泛的应用前景.     

基于CCPSO及PP模型的洪灾评估方法及其仿真应用

以求解洪水灾情评估问题为背景,针对洪灾评估模型参数难以优化这一问题,研究了一种混沌文化粒子群算法(CCPSO)。该算法将PSO纳入文化算法的框架,并在算法中引入局部遍历搜索性能较强的混沌搜索,组成基于PSO的群体空间以及基于混沌优化的信念空间,通过两个种群的独立演化及信息交流来提升算法的全局寻优能力。典型的测试函数的测试结果表明,CCPSO可以有效克服PSO存在的早熟收敛问题,全局收敛能力较PSO有较大提高。同时,为提高洪水灾情评估的灾情分辨率,提出一种基于CCPSO及投影寻踪模型的洪灾评估方法,该方法采用一种修正Logistic曲线来建立洪灾评估的投影寻踪模型,并使用CCPSO来优化投影指标函数以及模型参数。仿真应用结果验证了该方法的合理性及有效性。     

一类基于半自由处置变量的DEA模型

首先基于具有多输入(或输出)的决策单元的实际背景,将输入(或输出)变量区分为自由处置变量、非自由处置变量和半自由处置变量,并建立新DEA模型.新DEA模型既考虑被评决策单元在进行效率评价时,根据自身实际需要对不同输入(或输出)变量进行不同比例的分项控制,又考虑非有效的决策单元在效率改善时,使DEA评价结果形成的建议是切实可行的.最后通过商业银行数据以演示新模型.     

应用混合小波神经网络和遗传算法在香港衍生品市场上的研究

提出了新的基于Black-Scholes模型的混合小波神经网络.隐含波动率是指在市场中观察的期权价格所蕴涵的波动率.基于不同种类的期权价格对波动率的敏感度不同,建立了混合小波神经网络和遗传算法相结合的模型,将期权按钱性进行分类,提出了加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过遗传算法来求取不同种类期权的隐含波动率的最优权重.在香港衍生品市场的实证中表明,所提出的模型优于传统的Black-Scholes模型.     

评价指标与DEA有效的关系

为使DEA评价结果具有合理的区分度,现有经验是使输入、输出指标总数与决策单元数之间满足一定的数量关系。通过对比研究输入、输出指标数之和、之积与DEA有效单元数之间的关系,对上述经验的合理性进行了探讨,得到了一些重要结论。     

多维输出模型集成验证方法研究

基于经典假设检验和多元数理统计方法,提出了三种多维输出模型集成验证的度量,能够在多维输出模型的验证工作中考虑输出变量之间的隐含相关信息进行集成验证,避免忽略这些隐含信息而对模型的可信性做出错误判断.研究了Box-Cox等非正态数据转换方法,目的是满足各种假设检验基于正态分布假设的要求,扩大所提出的模型集成验证方法的工程应用范围.最后,数值算例说明对多维输出模型进行集成验证能够得到比单变量验证更准确的结果,并将所提方法应用到某飞行器三自由度运动学模型的验证工作中,说明其具有一定的工程意义.     

基于T-S模糊模型的模型参考自适应逆控制

针对非线性系统,提出一种基于T-S模糊模型的模型参考自适应逆扰动消除控制方法。所提方法根据模糊辨识理论与模型参考自适应逆控制各自的特点,将两者相结合。首先,根据模糊系统理论,分别采用模糊对角线划分和递推最小二乘算法进行前提和结论参数辨识,离线辨识得到对象模糊模型和逆对象模糊模型。将辨识出的对象逆设为原始控制器,与被控对象串联;为了分离出系统扰动信号,将辨识出的对象模型与被控对象并联,通过被控系统与对象模型输出做比较,再通过逆对象模型反馈到系统输入端,组成扰动消除环节。用最小均方差算法在系统运行过程中在线调节逆对象模糊模型参数,使其输出误差最小。最后,使用所提方法对一混合非线性系统及输入/输出非线性系统进行仿真试验,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

考虑决策者偏好的洪水灾害模糊聚类迭代评估模型

决策者偏好对洪水灾害的评估结果有重要影响.传统的评估方法可能会出现次要指标权重过大的情况,难以有效体现决策者偏好对评估结果的影响,为此将模糊聚类迭代模型推广到考虑决策者偏好的情况,并给出单一偏好条件下的理论解,提出了基于决策者偏好模糊聚类迭代模型.在该模型中,通过增加一个松弛因子构造一个增广拉格朗日乘子添加到模糊聚类迭代模型的目标函数中,将体现决策者偏好的不等式约束转化为等式约束,并依此求出该偏好条件下权重向量的解析解,可为考虑决策者偏好评估方法的研究提供理论依据;再根据样本特征值矩阵与解得的最优权重向量求出各样本的灾情综合评价值,结合最优隶属度矩阵确定各样本所属洪灾等级,各等级内部样本依据灾情综合评价值排序.该模型直接利用样本特征值矩阵对洪灾样本灾情大小进行识别,降低对最优隶属度矩阵的依赖性,使得排序结果更准确合理.最后,将该模型应用于2013年四川省部分地区洪水资料,验证了考虑决策者偏好模糊聚类迭代模型的理论结果,灾情综合评价值法的排序结果比传统的类别特征值法更合理.     

不确定性机器人实时智能补偿控制

在神经网络在线学习控制中 ,实时性和控制精度是非常重要的两大指标。提出的一类具有多维存储结构的CMAC网络 ,提高了网络的泛化能力和学习速度。利用这一网络 ,针对不确定性机器人系统 ,考虑其标称模型 ,提出了一种新的实时智能补偿控制策略 ,并利用Lyapunov方法得出了系统全局渐近稳定的充分条件和网络学习律。在该控制策略中 ,系统的控制输入由两部分组成 :基于标称模型的计算力矩及补偿输入 ,其中补偿输入为系统标称惯性矩阵与神经网络输出的乘积。最后给出了仿真实例来说明该控制策略的有效性     

基于关联向量机回归的故障预测算法

针对一类故障预测问题提出了一种基于关联向量机(relevance vector machine, RVM)回归的故障预测算法。算法首先采用关联向量机模型对对象历史数据中隐含的故障演化信息进行学习,然后将所获取的关联向量机模型用于对象故障未来变化趋势的预测。预测过程采用多步时间序列预测中的递推计算的思想,并且将每一步预测的不确定性作为下一次预测迭代的输入要素加以充分的考虑。迭代过程中的一些关键量的获取采用了蒙特卡罗采样计算的思想,避免了对关联向量机核函数选取的限制。算法预测输出采用对象系统剩余寿命的随机分布形式,相对于传统预测算法的确定值形式的输出更加符合实际。将所提算法与传统算法进行比较,仿真实验结果证明所提算法要优于传统故障预测算法。     

基于LBM的城市建筑群系统洪水灾害模拟

极端气候变化背景下,东南沿海地区遭受的潜在洪水灾害风险不容忽视。基于格子玻尔兹曼计算流体力学方法,针对沿海城市建筑群系统开展了海啸冲击情景下内涝过程三维仿真研究,对理想建筑群洪水冲击实验开展了数值模拟方法可靠性和准确性验证。研究结果表明：沿河道、海岸线布置的建筑群的遮掩效应明显,城市内部建筑群受洪水的影响较小;建筑的布置方向和间距分布对洪水路径影响明显。开展的大尺度洪水情景下城市建筑群小尺度模拟分析方法,解决了二维模型不能计算复杂流场、地形、湍流等问题,克服了建筑群三维网格划分困难,为当前基于城市信息模型的洪水灾害应急管理和城市建筑规划提供技术参考。     

洪灾经济损失评估模型研究(Ⅱ)——间接经济损失评估

根据洪灾区灾后经济运行发展状况,从综合评价角度,提出了洪灾间接经济损失评估的方法及数学模型。针对所研究的洪灾区,建立了地区间投入产出表,给出了各产业部门的投入－产出约束、交通运输网约束、库存约束、产品需求约束,以及间接停减产损失、产品积压损失、投资溢价损失的计量方法。从国民经济整体效益出发,建立了计算洪灾间接经济损失下限的多目标优化模型。     

基于复杂网络的灾害链风险评估方法的研究

针对灾害链风险评估的问题,本文提出一种基于复杂网络结构的灾害链风险评估模型的建模方法.首先,应用复杂网络结构对灾害链的演化特征进行了表征,并对灾害链的作用机理进行了数学描述.然后,在对供应链风险评估方法和模式分析的基础上,以复杂网络为载体,运用贝叶斯公式得到各节点灾害损失等级的联合概率分布,构建了灾害链的风险评估模型,提出用子节点风险损失的期望值来表征子节点在父节点作用下的风险度量模式.最后以珠海市台风灾害链为实例进行了评估,结果表明所建立的模型与实际情况具有较高的吻合性.说明以灾害链为中心构建的灾害链风险评估模型考虑了空间和时间上的叠加,并对灾种间的作用关系进行了厘清,真实、定量、准确地刻画灾害链式演变过程所带来的风险,能为区域性灾害风险管理提供可靠的理论依据.     

面向洪水灾害评估的城市建模与仿真

洪水灾害是一种突发性自然灾害,它给人民生命、财产带来了巨大的损失。为了辅助洪水灾害评估,减少洪水灾害带来的损失,提出了一种基于LiDAR（Light Detection And Ranging）数据的城市建模与仿真方法。该方法首先基于LiDAR数据和航拍图像对城市房屋和道路进行重建,然后基于重建数据,对洪水灾害及发生洪水灾害时的人员疏散情况进行仿真,并以可视化形式对仿真场景进行显示。最后以美国路易斯安那州新奥尔良市的LiDAR点云数据和航拍图像为实验数据,验证了这种城市建模与仿真方法在辅助洪水灾害评估时的有效性。

Abstract：

Flood is a kind of unexpected natural disaster,which brings huge damage to people＇s lives and property. In order to assist flood disaster assessment,reduce the loss,a city modeling and simulation method based on LiDAR data was proposed. First,the 3D city model was reconstructed based on the LiDAR point data and aerial images. Next,the city in flood disaster given the flood level was simulated,and at the same time,the evacuation situation of people was simulated. At last,the simulation result was visualized. Based on the experiment using the LiDAR point data and aerial images from New Orleans,Louisiana,the assisting flood disaster assessment method was validated.     

地震灾害生命年损失多模型评估方法研究

传统地震灾害损失评估方法没有统一的指标对地震灾害损失进行全面的评估,这造成一些应用上的困难.为了能够对震害损失进行全面评估并进行多模型对比研究,本文给出了基于生命年的地震灾害损失多模型评估方法.通过生命年损失理论的改进以及方法参数取值的分析,确定了计算方案,并以年份、地区分组对我国震例生命年损失进行了对比研究.研究了总生命年损失随各影响因素:受灾人口、震中烈度、震级、恢复时间的变化规律,结果表明:四个影响因素均与总生命年损失呈正相关关系,且受灾人口相关性最大,其余三项依次递减.在影响因素分析的基础之上建立了线性回归模型、神经网络分位数回归模型与基因表达式编程非线性模型,并进行了对比分析.采用多模型对地震灾害生命年损失进行评估预测,减少了数据依赖性并简化了评估流程.     

基于HGERT网络模型的退化型失效可靠性评估

针对退化型失效的复杂装备系统,提出基于隐图解评审技术(hidden graphic evaluation and review technique,HGERT)网络模型来进行系统可靠性预计和评估的方法。图解评审法(graphic evaluation and review technique,GERT)网络中的节点代表装备失效过程中正常状态到失效状态的转移,通过传感器将反映系统隐性状态的性能特征参数进行量化输入,从而将GERT网络中的各个劣化状态节点进行展开。应用Viterbi算法对模型参数进行解码和学习,确定退化型失效系统状态转移概率。将装备运行中所处的工作应力、环境载荷等影响性能衰退的因素作为输入,将关键性能指标退化量作为输出,建立装备性能退化的一般控制模型并将其作为GERT网络活动传递的随机变量。借助于信号流图理论对参数进行解析,监测系统处于不同状态时的性能退化水平,为故障预测和装备健康管理提供支持。案例通过对铣床性能退化量的分析,证明所构模型的可行性和合理性。     

基于多项式网络的空袭目标类型识别模型

给出了进行目标类型识别的指标集 ,建立了基于多项式前向神经网络识别模型。该模型具有三层结构 ,隐层、输出层分别采用多项式函数和线性函数作为激活函数 ;隐层 输出层的权值用最速下降法学习 ,输入层 隐层的权值用遗传算法进行学习。实例表明该模型是可行的。     

灾害应对策略的评估模型及分类框架研究

根据影响救灾行动绩效的两个关键因素:灾害响应时间和物流专业化水平,提出了一种灾害应对策略的评估模型及分类框架.该策略评估模型以最小化社会损失为目标,通过建立政企合作下最优订货量模型和社会损失效率评价模型,从数量和效率两个维度分析灾害救援行动的绩效.根据此框架,可以将常见的灾害应对策略划分为4类:即时型自主物流策略、预防型自主物流策略、即时型外包物流策略和预防型外包物流策略.在此框架下,通过横向和纵向的交叉比较及实际算例分析得到如下结论:对于帐篷、棉被等非易腐物资,采用预防型自主物流策略可以在数量和效率两方面提高救灾行动绩效,这与我国目前大力发展救灾物资储备体系和基础运输网络以提高救灾行动绩效的政策相吻合;对于药品、食物、血浆等易腐性救灾物资,采用预防型外包物流策略则更为有效,这一结论从理论的角度证明了政企合作式救灾应急模式的可行性和必要性.该研究对未来我国健全救灾物资储备制度、完善救灾应对策略体系、建立政府与企业合作救灾新模式提供了理论依据.     

中断条件下灾后救援基础设施网络设计研究

基础设施网络被认为是灾后救援的"生命线",如何在灾害引致中断情况下构建有效的灾后救援基础设施网络,是灾后能否及时响应的关键所在.本文首先针对灾后救援基础设施网络设计和调度问题,构建集成网络流变量、网络设计变量和调度变量的整数规划模型;其次,构建求解模型的优化方法,包括启发式调度规则和有效不等式;最后,分小规模和大规模两种网络情景,通过算例验证所构建模型及方法的有效性.研究成果可作为一个有效的灾后实时恢复活动的决策支持工具:有助于实施长期的救灾方案规划活动.