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基于Copula函数的抚河流域水文干旱特征分析: 2024年; 探究流域干旱特征对科学防旱有着重要意义。以抚河流域为研究区,利用SWAT模型获取研究区31个子流域的径流序列并计算标准化径流指数(Standardized Runoff Index,SRI),采用游程理论和Copula函数条件概率方法对比分析流域水文干旱特征。结果表明:抚河流域在1960—2019年共发生干旱事件51次,平均干旱历时和烈度分别为4.22月和4.70;单变量因素下,流域干流附近地区发生干旱的风险较高;Frank Copula函数能较好地拟合大多数子流域的干旱两变量联合分布,重旱以上同现重现期和联合重现期均小于8 a。总体上,抚河流域发生严重干旱的风险较高,流域抗旱能力有待提高。; 龙鹏简鸿福韩会明刘明超; 关键词：水文干旱 COPULA函数抚河流域

基于Copula函数的区域雨潮遭遇风险概率分析: 2024年; 随着气候变化、人类活动影响加剧以及城市化进程等一系列事件的加快,我国的城市内涝问题日渐突出。以扬州市仪邗区域为例,由于扬州南濒长江,受长江洪水、潮水顶托,当面临暴雨等灾害时,仪邗区域无法快速外排,进而增大了内涝风险,针对内涝灾害的研究也因此成为了重要内容。本文利用Copula函数构建了研究区域最大三日面雨量和长江最大三日平均潮位的联合概率分布函数,并对不同雨潮组合情况下的遭遇概率进行分析,最终得到了雨潮的联合风险概率和同现风险概率。最终结果显示,Copula函数在雨潮联合概率分布方面拟合良好。这一拟合结果不仅可以为解决仪邗山洪在长江高水位时出路不足的问题提供一定的理论支持和科学依据,也可以为其他感潮河段的防洪决策提供参考。; 汪海航李帆吴兴祥秦志琼孟萌蒋晓蕾; 关键词：COPULA函数最大熵原理风险率

Copula函数在水库枯水期径流预测的改进研究: 2024年; 为提高中型水库枯水期径流预测精度,引入改进的Copula函数,选取辽宁省2座中型水库为研究实例,对其枯水期径流预测的精度进行对比。结果表明:改进后的Copula函数引入变量概率密度,对函数变量进行优化后,可提升求解精度,相比于改进前,各中型水库枯水期径流年尺度径流预测相对误差分别降低12.6%和13.7%,月尺度径流预测误差分别降低10.9%和11.8%。研究成果对于中型水库枯水期径流预测精度提高具有参考价值。; 宋浩然; 关键词：COPULA函数径流预测枯水期中型水库

基于Copula函数的水闸变形实时风险率量化模型: 2024年; 变形监测数据实时反映了水闸结构性态及所受荷载的特性,若能根据水闸变形监测资料确定其失效风险概率,将得到更可靠的结果。将原位监测资料融入水闸失效概率分析中,提出一种基于Copula函数的水闸变形实时风险率量化模型,在考虑水闸各部位监测效应量差异性与关联性的基础上,将单测点变形风险率提升为多测点变形风险率,进而实现水闸整体变形风险率的实时量化分析。实例分析表明,模型实现了水闸变形实测效应量与风险率的动态转化,对水闸变形实时风险率进行了整体分析;所得结果符合水闸整体变形风险率变化的基本规律和客观事实,可有效解读工程监测信息和直观反映工程运行性状,可为水闸工程的运行管理和安全监控提供理论依据与技术支撑。; 陆美凝罗翔马福恒娄本星俞扬峰; 关键词：水闸 COPULA函数风险率

基于Copula函数的汽车与钢铁股票价格相关性分析: 2024年; 本文基于Copula函数理论,研究了我国汽车与钢铁股票价格之间的相关性。在边缘分布的确定上,采取非参数核密度法估算汽车与钢铁股票的边缘分布函数;在Copula函数的参数估计上,通过极大似然法对引入的五种不同Copula函数进行参数估计;在函数模型的选择上采用欧式平方距离法则和AIC、OLS最小法则相结合的方法进行优选。研究表明t-Copula函数模型能够更好地描绘汽车–钢铁之间的相关结构,两者存在中等程度的正相关性,且上下尾相关系数相等。; 严彦文李瑞宁; 关键词：COPULA模型核密度估计统计推断

基于Copula函数与多目标进化算法的负荷区间预测: 2024年; 与点预测相比,负荷区间预测可提供预测上界与下界,更有助于电力系统的稳定运行。针对未充分利用相邻负荷序列之间的相关关系而导致预测精度较低的问题,提出一种基于Copula函数与分解的多目标进化算法(MOEA/D)的负荷区间预测方法。该方法通过建立Copula函数,挖掘相邻负荷序列之间的相关性,利用MOEA/D寻找Pareto最优解集,并通过熵权法与优劣解距离法(TOPSIS),得到最优的预测模型参数与预测结果。最后,将该方法应用于某地区的负荷预测,并与常用的区间预测方法进行对比,结果表明该方法具有更好的预测效果。; 李智轩李嘉丰叶晓华熊显智李天泽; 关键词：负荷预测 COPULA函数区间预测多目标优化算法

Copula函数在水库峰量联合分布研究中的应用: 2024年; 将“7·20”降雨产生的特大洪水特征值纳入单变量洪水频率分析,采用Copula函数构建联合分布,计算两变量联合分布函数和重现期。以常庄水库69年洪水资料为例,绘制洪峰、24小时洪量的两变量联合分布频率图和联合重现期等值线图。结果表明,Clayton Copula函数对峰量联合分布的拟合效果较好;同一设计重现期条件下,两变量联合分布洪水频率分析结果较单变量分析结果偏安全。; 杨好周; 关键词：COPULA函数洪水频率

基于Copula函数模型的计算机网络可靠性预测方法: 2024年; 由于计算机网络组件之间的依赖关系无法有效捕捉,导致计算机网络可靠性预测时间延迟较长。对此,设计一种基于Copula函数模型的计算机网络可靠性预测方法。从起始节点出发,通过优先搜索逐步扩展至相邻节点,直至到达目标节点,确定网络的最小路集。运用Copula函数模型有效捕捉多个网络组件之间的依赖关系,设置可靠性指标。基于这些可靠性指标和最小路集信息,构建一个计算机网络可靠性预测模型。该模型不仅考虑了网络结构的特点,还融合了历史运行数据,从而能够实现对计算机网络可靠性的准确预测。实验结果表明,设计的基于Copula函数模型的计算机网络可靠性预测方法,平均预测时间延迟仅0.27 s,优势显著,表明该方法能够在较短的时间内完成预测任务,且预测结果可靠。; 包慧峰; 关键词：计算机网络可靠性指标

基于Copula函数的章水流域水沙丰枯遭遇频率研究: 2024年; 为探究章水流域内径流与输沙的相关性程度,以坝上水文站1956—2020年的月径流量及月输沙量数据为基础,采用Pettitt检验法、二维Copula函数法等,计算流域内多年径流、输沙量的变化趋势及丰枯遭遇特征。结果表明:章水流域年径流量变化平缓;年输沙量呈显著下降趋势(α<0.01),并在1994年产生显著突变(P<0.001);Lognormal分布为径流总序列的边缘分布函数;P-Ⅲ分布为输沙总序列及丰水期、枯水期、变异前、变异后序列的径流、输沙量分布函数;Clayton Copula函数为变异前后序列最优联合分布函数;Gumbel Copula函数为总序列、丰水期、枯水期序列最优联合分布函数;水沙变异前后呈现出的丰枯遭遇状态不同,遭遇频率相差较大。人类活动是章水流域水沙丰枯遭遇变化的主导因素。; 朱怀涛刘惠英严鹏; 关键词：COPULA函数

基于Copula函数的嘉陵江流域水沙丰枯遭遇关系探究: 2024年; 为了深入了解嘉陵江水沙关系的变化规律。基于嘉陵江出口北碚水文站1965-2022年的年径流量和年输沙量资料,利用Mann-Kendall检验法、双累积曲线法并结合物理成因法诊断水沙关系的变异点,通过AIC、BIC、RMSE对径流量和输沙量的边缘分布函数和Copula函数进行优选,确定最优Copula函数并建立嘉陵江流域水沙联合分布模型,运用模型对流域内水沙丰枯遭遇概率、联合和同现重现期进行计算,进而对比分析水沙单变量和联合变量设计值。结果表明:①水沙关系在1989年发生突变,变异前的水沙相关性强于变异后的水沙相关性;②1965-1989年阶段水沙序列最优边缘分布都为Logn,最优水沙联合分布模型为Gumbel Copula模型。1990-2022年阶段径流量和输沙量的最优边缘分布分别为Gamma、GP,最优水沙联合分布模型为Frank Copula模型;③2个阶段水沙序列同步概率分别是59.77%、61.14%,均大于异步概率,且出现极端情况“水丰沙枯”、“水枯沙丰”类型的概率极低,表明水沙概率存在较大的相关性,来水来沙条件相对稳定;④联合变量设计值大于单变量设计值,通过两变量联合分布计算的径流量和输沙量设计值更加可靠。水沙联合重现期集中在2年附近,同现重现期绝大部分小于50年。通过探讨嘉陵江流域来水来沙联合变化特征,可为流域的水沙调控、防灾减灾等工作提供参考。; 许才琳莫淑红张兰李占斌; 关键词：COPULA函数输沙量

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