Logistic回归及其在概率降水预报中的应用

介绍了一种气象上较少应用的Logistic回归的原理和计算方法，并利用1999年3月1日至2001年5月30日期间，国家气象局T106模式输出的80个物理量场及其导出场资料和福州地区降水的0、1化资料，采用Logistic回归方法，制作春季福州24h降水概率预报，并与事件概率回归方法作了比较。结果表明，该方法对二分类变量有较好的预报效果。     

M／M／n／n／m型排队系统的优化设计及应用研究

利用有限状态生灭过程的稳态解推导了M／M／n／n／m型排队系统的损失概率公式和系统占有率公式，对服务台数n和顾客源m的优化设计方法进行了理论探讨和可视化分析，借助于MATLAB编程获得系统的优化设计方案，并将所得理论和方法应用于有限用户损失制多信道共用通信系统的共用信道数的优化配置研究。     

具有破产概率的企业股利贴现复合增长模型

企业具有破产概率对企业的内在价值有直接影响。在假定企业具有破产概率的条件下,建立破产分别出现在不同阶段时的两个股利贴现模型,可为投资者提供评价有破产可能的企业股票价值的理论依据。     

船舶驾驶失效搁浅概率的混合事件树分析

针对传统事件树不能分析和考虑人因错误为主的基本事件的发生概率及其敏感性和不确定性这一问题，通过引入模糊错误率及模糊错误概率的概念，将传统事件树中人因错误为主的基本事件的发生概率用模糊错误率表示，非人因错误为主的基本事件的发生概率用模糊概率表示。采用混合事件树方法得到了船舶驾驶失效引起的搁浅的模糊概率，定义了模糊敏感性和不确定性因子并对其进行了分析，制定了减小船舶搁浅事故发生概率的相关措施。计算结果表明，本文提出的方法在处理包含人因错误为主的事件的船舶搁浅概率计算问题时是有效的。     

具有局部搜索能力的自适应变异遗传算法

针对函数优化问题，提出一种自适应变异遗传算法来提高局部搜索的能力，弥补简单遗传算法易于早熟收敛的缺陷。最后以De Jong函数为仿真对象，将此算法与其它三种遗传算法进行比较，仿真结果表明此算法对于函数优化问题非常有效，大大加快了算法的收敛速度，并大幅度提高了搜寻到最优解的概率。     

Turbo码译码算法的时延改进分析

通过对Turbo码最大似然译码MAP算法（maximum posteriori probability algorithm）和SOVA算法（soft output viterbi algorithm）的比较和对SOVA算法的比较深入的分析，对Turbo码在译码过程中存在的时延较大的问题做出了一些改进，并且针对引进时延的不同原因讨论了具体的解决方案，通过Matlab进行仿真，表明这些改进是有意义的。     

基于电磁暂态仿真的电压骤降概率评估

为了准确预测电力系统中电压骤降的特性及后果,提出了基于非序贯Monte-Carlo模拟和电磁暂态仿真相结合的电力系统电压骤降的概率评估新方法和概率评估指标体系。Monte-Carlo法的优点在于能反映电力系统的随机特性,使用该方法几乎不受系统复杂性的限制。算法利用Monte-Carlo仿真得到各种故障信息,通过仿真程序PSCAD/EMTDC对Monte-Carlo模拟法随机产生的各种故障形态进行仿真计算,最后分析统计得到系统和敏感负荷点电压骤降的各项概率指标。文中以RBTS标准测试系统为例进行了分析计算,结果表明模型和算法是可行的。     

模糊随机可靠性理论及其在供水调度中的应用

给出了普遍意义下系统模糊随机可靠性的定义，针对水库供水调度系统存在的随机性和不确定性（如模糊性，未确知性）及其特点，从单目标和多目标两方面重点对供水调度系统进行模糊随机可靠性分析，在此基础上提出了基于模糊随机可靠性的水库供水调度系统管理决策方法，最后给出一个实例，验证了该方法的合理性。     

概率性序列及其运算理论

在电力系统中,一般使用离散的分布函数来表示发电机组在各种容量情况下的可用率。针对电力系统的这一实际需求,该文在一般序列运算的基础上,定义了一种特殊序列——概率性序列,并进一步详细探讨了其运算性质。从概率论的角度,定义了序列的期望值,并且详细给出了原始序列以及派生序列的期望值之间的运算关系。状态空间分析是该文的一个重要进展,经过对概率性序列的4种序列运算的状态空间分析,发现了其运算所对应的子空间具有明确的物理意义,这一结论对整个序列理论在电力系统中的应用具有重要价值。概率性序列的上述研究成果,成为后续的随机生产模拟研究的理论基础。     

马尔可夫链及其在经济预测中的应用

研究了马尔可夫链及其在经济预测中的应用，目的在于，在产品销售过程中，如何才能投入最小、收益最大。