本文選題：多維極值參數(shù) + 廣義極值分布��； 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2015年01期

【摘要】：結(jié)合極值理論與多因素耦合系統(tǒng)建模仿真思路,提出了一種基于Copula的多維極值風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。針對(duì)飛行過(guò)程中的復(fù)雜隨機(jī)性,基于蒙特卡羅法提取所需要的三維極值參數(shù),驗(yàn)證了所提取極值參數(shù)具有和試驗(yàn)數(shù)據(jù)相同的分布形式,并構(gòu)建了飛行風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的判定條件。在對(duì)一維極值參數(shù)符合廣義極值分布的假設(shè)進(jìn)行證明的基礎(chǔ)上,提出了三維極值參數(shù)的四參數(shù)變權(quán)重(four adaptive weight parameters,FAWP),Copula模型利用自適應(yīng)粒子群算法對(duì)一維和三維目標(biāo)函數(shù)中的未知參數(shù)進(jìn)行了辨識(shí),對(duì)多種Copula辨識(shí)出的三維極值分布進(jìn)行了擬合優(yōu)度檢驗(yàn),結(jié)果表明FAWP Copula對(duì)三維極值參數(shù)分布形式的描述最為精確。利用FAWP Copula模型對(duì)尾流遭遇情形下的飛行風(fēng)險(xiǎn)概率進(jìn)行了量化計(jì)算,所得指標(biāo)可用來(lái)研究尾流場(chǎng)內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避策略及算法。
[Abstract]:Combining extremum theory with multi-factor coupling system modeling and simulation, a multi-dimensional extreme risk assessment method based on Copula is proposed. In view of the complex randomness in flight process, the 3D extreme parameters are extracted based on Monte Carlo method, which verify that the extracted extremum parameters have the same distribution form as the experimental data, and construct the decision conditions of flight risk occurrence. On the basis of proving the hypothesis that the one-dimensional extremum parameter accords with the generalized extreme value distribution, An adaptive particle swarm optimization algorithm is proposed to identify unknown parameters in one-dimensional and three-dimensional objective functions by using the four-parameter variable weight four adaptive weight parameters Fawp Copula model of three dimensional extremum parameters. The results show that FAWP Copula is the most accurate way to describe the distribution form of 3D extremum parameter. Using FAWP Copula model, the flight risk probability in wake encounter is calculated quantitatively, and the obtained index can be used to study the risk aversion strategy and algorithm in wake field.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;空軍北京航空裝備訓(xùn)練基地;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(U1333131,61374145)資助課題
【分類(lèi)號(hào)】：V328

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2030583