国家自然科学基金(61104045)
- 作品数：30 被引量：223H指数：7
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- 相关机构：天水师范学院河海大学郑州大学更多>>
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- 关于利用重要抽样法控制蒙特卡罗方差的比较被引量：2
- 2015年
- 给出了利用重要性抽样控制M-C方差的方法及其评价标准——有效样本大小,从理论上证明了其合理性,比较研究了重要性抽样函数对方差的影响并给出了改进方法,与采样重要重抽样相比,重要抽样算法抽样相对复杂些,但估计精度远远高于采样重要重抽样,最后结合实例验证了前面结论,模拟结果显示,重要性抽样有效、可靠,特别适合模拟小概率事件。
- 王丙参魏艳华孙永辉
- 土壤重金属污染状况的综合分析被引量：1
- 2012年
- 将内梅罗指数、因子分析和聚类分析方法相结合,通过等值线图对某城市土壤重金属污染状况作综合分析,给出采样点的污染级别,找出重金属污染的主要原因并确定污染源,最后提出了管理意见.
- 魏艳华王丙参孙永辉
- 关键词：重金属污染内梅罗指数等值线图SAS软件
- 停止损失再保险与风险模型的有限时间破产概率被引量：6
- 2013年
- 利用线性规划证明了停止损失再保险的最优性,在保费收取次数为负二项随机过程下,研究保险公司利用停止损失再保险最小化其破产概率的问题,用鞅方法得到破产概率的解析表达式及上界.
- 王丙参魏艳华戴宁
- 关键词：再保险停止损失序负二项分布破产概率
- 复合负二项风险模型的分布函数被引量：6
- 2014年
- 文章建立了索赔次数为负二项随机过程的风险模型,研究了总索赔额的分布函数,在特定条件下,得到了总索赔额的递推公式,最后利用破产概率与一个极值分布的关系,求得了极值分布的表达式。
- 王丙参魏艳华孙永辉
- 关键词：破产概率递推公式极值分布
- 基于D-S证据理论的母线负荷预测
- 基于D-S证据理论,本文提出一种母线负荷预测新方法。该方法对BP神经网络、改进的BP神经网络和支持向量机(support vector machine,SVM)的母线负荷预测模型分别建立权重提取和权重融合模型,并运用D-...
- 刘亚南卫志农季聪唐一铭都晨
- 关键词：BP神经网络D-S证据理论母线负荷预测
- 利用舍选抽样法生成随机数被引量：13
- 2013年
- 利用舍选法生成随机数的理论基础,借助几何概率描述了舍选法的直观意义,找出改进舍选法的途径,并给出优函数的选择标准,研究了优函数与接受概率的关系;特别讨论了压挤舍选抽样及自适应舍选抽样,并给出压挤函数及包络函数的选择标准,最后结合Matlab与Sas软件运用舍选法生成随机数,讨论了几种特殊密度函数随机数的生成算法,并举例给出了模拟程序。
- 王丙参魏艳华孙永辉
- 关键词：随机数
- 一种新型的高压直流输电技术--MMC-HVDC被引量：88
- 2012年
- 介绍了模块化多电平换流器型高压直流输电(MMC-HVDC)的基本结构、工作原理和技术特点,比较了MMC-HVDC相对于电压源换流器型高压直流输电(VSC-HVDC)的优势;对MMC-HVDC目前在国内外的研究进展和工程应用情况进行了回顾,分析了MMC-HVDC技术的不足之处和未来发展中可能的重点方向,包括主电路拓扑的相关问题研究、系统设计、故障保护、接地、谐波和损耗等,指出目前研究所采用的MMC-HVDC分析模型精度较低;因自身拓扑限制,目前成熟的VSC-HVDC控制方法无法直接用于MMC-HVDC;MMC-HVDC拥有较强的故障保护能力,当前研究着重于故障仿真分析,亟待探讨适合工程应用的保护策略;由于直流侧无需安装高压电容器组,MMC-HVDC接地实现困难;由于MMC-HVDC子模块数较多,采用较低的开关频率可得到较好的输出电压波形,使得系统损耗大幅降低;最后探讨了适合我国国情的MMC-HVDC工程实践。
- 韦延方卫志农孙国强郑玉平俞波
- 关键词：模块化多电平换流器电压源换流器高压直流输电换流器
- 基于MCMC方法的随机数生成研究被引量：5
- 2016年
- 文章比较研究了MH算法与Gibbs算法及其改进的优缺点,利用混合Gibbs算法可生成更复杂的分布随机数,如截断后验分布和混合后验分布,给出了建议分布的选择标准和马氏链收敛准则,验证了MCMC方法在贝叶斯推断中的可行性、稳定性和有效性。
- 魏艳华王丙参
- 关键词：随机数贝叶斯推断
- 《计算机控制技术》课程教改探讨——基于大数据思维模式的培养与锻炼被引量：4
- 2016年
- 近年来随着互联网、物联网、云计算的迅猛发展,数据多元化将当今的信息社会推向了"大数据"时代,所以顺应时代的潮流,有必要将"大数据"的思想融入到《计算机控制技术》的教学改革当中去。本文提出一种基于"数据驱动建模"的教学方法,致力于培养学生对数据建模的融合贯通能力,适应当今社会对人才的更高要求。
- 孙永辉周军钱惠敏任祖华
- 关键词：计算机控制技术教学改革数据驱动
- 基于相关向量机的短期风速预测模型被引量：13
- 2013年
- 通过对风速的时间序列进行分析,表明该序列具有混沌特性。在此基础上,利用相空间重构理论建立基于相关向量机(RVM)的短期风速预测模型,并对不同的核函数进行分析,选出最优的核函数。与现有的风速预测模型相比,该模型具有高稀疏性、核函数选择灵活等优点。仿真结果表明,与BP神经网络和支持向量机(SVM)模型相比,RVM模型预测精度更高。
- 李慧杰刘亚南卫志农李晓露Kwok W Cheung孙永辉孙国强
- 关键词：神经网络支持向量机相关向量机相空间重构短期风速预测
