基于Tweedie分布的日降水量统计降尺度模型

基于Tweedie分布的广义线性模(generalized linear model,简称GLM),并结合Kriging模型,发展了日降水量统计降尺度的GLM-Kriging模型.首先用GLM拟合研究区域内日降水量与数值模式输出的影响局地降水的物理量之间的关系,日降水量的空间相关性反映在模型的残差中;然后用Kriging模型来拟合GLM的随机化百分位残差(randomized quantile residuals,简称RQ残差).结合NCEP再分析资料应用于2007年7月沂沭泗流域的42站日降水观测,结果表明GLM-Kriging降尺度模型较好地还原了主要降水过程,整体上取得了较高的准确度,可用于气候变化影响评估或数值天气预报产品的释用,还可进一步扩展为日降水量的时空统计模型.     

统计降尺度对西北地区未来气候变化预估

利用IPCC数据分发中心提供的模式集成结果和多年的观测资料,建立大尺度气候状况(主要是降水与气温)与区域地理位置和海拔的统计降尺度关系,并用独立的观测资料检验这种关系,实现西北地区高分辨率气候空间分布;然后把这种关系应用于AOGCMs输出的大尺度气候信息,预估西北地区未来的气候变化情景.结果表明:与20世纪后半期相比,未来30年中国西北地区将普遍增温,增温幅度显著的地区在甘肃中东部、内蒙古、宁夏、陕西中北部、青海东北部和新疆的天山及阿尔泰山,增温幅度为0.5-1.0℃;降幅较大的地区在塔里木盆地,降幅为0.5-1.32℃;降水普遍增加,增加比较显著的地区有新疆的塔里木盆地南部、阿尔泰山和天山,陕西省南部,增加幅度为25-78 mm/年,降水减少的地区在高原区,青海省最为显著,减少幅度为81-108 mm/年.     

多模式集合在统计降尺度应用上的研究进展

气候模式(GCMs)由于分辨率过低,进行区域气候的模拟和预测的能力很差;而统计降尺度可以通过建立气候模式的输出信息和区域气候要素之间的统计关系来弥补GCMs的不足。在对比动力降尺度和统计降尺度之后首先对统计降尺度的基本原理和方法进行了介绍。强调了产生模拟预测结果的不确定来源,据此讨论集合思想在统计降尺度的应用的必要性。并重点追踪了其在国内外的研究进展,提出了未来多模式集合统计降尺度的发展方向。     

基于人工神经网络开发中国地区统计降尺度气候预估数据

针对中国地区的气候预估问题,开发一套高时空分辨率(空间分辨率:0.25°;时间分辨率:逐日)的统计降尺度气候变化数据集.降尺度气候预估结果表明:1)在传统降尺度方法的基础上引入人工神经网络算法,开发高时空分辨率的降尺度气候数据,技术上简便可行;2)将这种新方法应用到模式的历史模拟数据上,温度和降水的气候态偏差显著减小,...     

青岛月降水量Г分布的统计特征

根据Г分布模式对青岛月降水量进行了拟合，并用Ｌａｗｌｅｓｓ最大似然法估计模式中的参数，对青岛地区８个台站６－８月降水总量分别进行了拟合，获得了参数的空间分布，并进行了分析。以此为基础，计算了各级保证率的降水量分位数。     

统计降尺度方法对江苏地区极端气温的模拟

本文用统计降尺度方法（SDSM）对江苏地区最高、最低气温进行了模拟,结果表明：SDSM统计降尺度技术对江苏地区夏季最高气温和冬季最低气温平均值的模拟效果相当好;对年最低气温极大值和年最高气温极大极小值以及夏季最高气温极大值的模拟效果还不错;而其他极值的模拟效果不是很理想。由于对极值的平均值模拟较好,对未来气候的趋势模拟会比较有实际意义。     

多层次降尺度方法对安徽省月降水量预测的研究

 利用1961～2004年多层次的NCEP环流资料初选出与台站月降水量的显著相关区,通过最优子集回归模型对各初选因子进行筛选和组合,形成了安徽省35个台站的月降水量回归模型,并分别利用NCEP资料和月动力延伸模式环流预报作为输入场对2005～2009年安徽省月降水量进行了回报.结果表明,该降尺度模型包含高低层的多种资料,各因子组合起来可以从统计上反映出一些影响降水的环流配置型,较传统的仅用500hPa资料的降尺度模型内容更为丰富.从回报的效果来看,预测值与实况值平均距平符号一致率为63%,PS评分为75分,其中对涝月的预测效果要好于旱月.     

一种通用的统计分布模型——灰色模型

根据灰色理论中ＧＭ（１，１）模型的构造方法，导出统计分布中的一个通用灰色统计分布模型。     

统计回归模型及其优化算法综述

在大数据时代,正则化(惩罚)回归模型成为高维数据分析的一种有效分析工具.文中从统计模型理论和优化算法两个角度对正则化回归模型进行简要的概述,主要介绍线性回归模型、广义线性模型和分位数回归模型三种经典且重要的回归模型以及相应的正则项.对于线性回归模型,介绍最小二乘回归和l_1-正则最小二乘回归问题的优化算法;对广义线性模型和分位数回归模型,介绍逻辑回归模型和求解l_1-正则逻辑回归问题的优化算法,并展示分位数回归模型和求解相应的正则化分位数回归模型的优化算法.最后,对正则化回归模型未来的研究方向进行展望.     

基于m序列泊松分布统计模型仿真实现

入站信号统计模型仿真是入站源模拟信号生成的关键技术指标之一,要求实现一定容量入站信号的泊松分布统计模型仿真。采用m序列伪随机函数作为信号播发的基础控制参数,保证了统计模型中播发信号的随机性,同时融入泊松分布的控制参数,实现统计模型仿真。     

散斑照像计量中点信息分布的统计模型

本文将散斑照像计量分为信息的记录、表征和识别三个过程进行描述。在此基础上,论述了待计量信息在统计意义上表征在计量场中以及信息的识别是从单一计量场中获取统计平均信息的过程。进而,用统计学方法建立了逐点滤波技术所给点信息分布的统计模型,从中导出了测量灵敏度和范围。本文的工作为散斑照像中逐点滤波技术提供了一种新的理论描述,同时也为计量信息的自动识别提供了更切实际的模型。     

基于Weibull分布的冻融循环下纤维混凝土损伤模型

对聚丙烯纤维混凝土（PFRC）、钢纤维混凝土（SFRC）、普通混凝土（PC）进行冻融循环试验,经过冻融循环后,得到PFRC、SFRC、PC的相对动弹性模量、轴心抗压强度、劈裂抗拉强度,分析冻融循环过程中PFRC、SFRC、PC的冻融损伤率、强度衰减率的演化规律和冻融损伤机理,提出基于Weibull分布的纤维混凝土冻融损伤演化模型,并与推导出的力学性能衰减模型联立得到PFRC、SFRC、PC的相对抗压强度、相对抗拉强度与冻融损伤度的演化模型。结果表明:纤维的掺入能有效减小混凝土的强度衰减和冻融损伤,基于Weibull分布建立的两种冻融损伤模型,可以分别通过冻融循环次数、相对强度预测PFRC、SFRC、PC的冻融损伤度。     

长白落叶松人工林直径分布模型的研究

Ｗｅｉｂｕｌｌ分布拟合实际的林分直径分布,效果良好。在Ｗｅｉｂｕｌｌ三参数及林分因子的基础上,建立了参数预测模型和参数回收模型,经误差检验,参数回收模型优于参数预测模型。     

基于ANN的移动通信网络入侵检测模型研究

为了对移动通信网络中的非法用户进行检测,从移动通信网络的特点入手,通过对用户的行为特征进行分析,将ANN引入到了移动通信网络的入侵检测当中,建立了基于ANN的移动通信网络入侵检测模型。对该系统进行了实现,设计了用户行为特征提取模块和采用BP算法的ANN分析模块。最后对系统的优缺点进行了评判并给出了实验分析结果。从实验结果可以看出,此系统能够很好地解决移动通信网络入侵检测难的问题。     

一种基于层次模型的面向对象类型分析框架

建立了一种用于静态类型面向对象程序的类型分析框架,该框架集成了目前最为实用的４种类型分析方法,即唯一名分析、类层分析、快速类型分析以及指针别名分析。首先在这４种方法的基础上提出了类型分析的层次模型,然后以此模型为核心,结合程序预处理器和信息加工器等建立了一种类型分析框架,该框架适合分析静态类型的面向对象程序,如Ｃ＋＋／Ｊａｖａ程序等。     

公路燃油消耗统计模型的建立与实证研究

高速公路后评价是高速公路建设项目管理的最后一个环节，主要内容以项目考核期运营情况及评价和项目效益评价为主．针对这个环节，本文应用实证对比分析的方法，以济青高速公路和国道102线的实际交通情况为范例，应用统计方法建立了高速公路与普通公路的车速-油耗模型，为运输成本及财务分析提供了基础数据．     

基于历史信息选择软件可靠性模型的方法

利用历史软件项目使用模型的信息为当前软件项目的模型选择服务,提出了一种基于历史信息选择模型的方法.对于每个候选模型,根据历史项目使用该模型的准确度以及历史项目与当前项目的相似度两者来确定该模型对当前项目的适应度,并将适应度最高的模型视为当前项目的最佳模型.该方法未限定模型的类型,突破了已有的模型选择策略的应用范围限制.     

一种基于“流”的复合系统协调管理模型

对可用于复合系统协调管理建模的方法作了分析，并以区域经济，资源，环境协调发展问题为背景，探讨了一种基于“流”的复合系统协调管理模型的建模及协调控制方法，并就一简单的经济－资源－环境复合系统，建立了基于“流”的协调管理模型。     

基于资源分布矩阵的二分网聚类方法

提出了一种直接基于原始二分网的聚类方法,该方法利用二分网上的资源分配过程得到资源分布矩阵,然后用模糊聚类方法对向量进行聚类,用F统计量判定最优的聚类结果.该方法在探测社团结构明显的人工网时具有较高的准确度.