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水利参数分析中的GLUE不确定性方法

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简介：
本研究探讨了在水利参数分析中应用GLUE（模型不确定性的概率赋权法）的方法和效果，深入评估其在不确定性量化与管理中的作用。 针对模型参数的等效性，Beven 和 Binley (1992) 提出了普适似然不确定性估计方法（Generalized Likelihood Uncertainty Estimation, GLUE），用于分析水文数学模型预报的不确定性。具体原理可以参考相关文献。 笔者用 C++ 实现了 GLUE 算法，并通过常见的测试函数进行了验证。详细介绍可参阅本人博客中的“算法”系列文章，标题为《GLUE算法C++实现》。 版本：2022.4 版权: MIT 引用格式： 卢家波，GLUE算法C++实现. 南京：河海大学，2022.

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  • 水利参数分析中的GLUE不确定性方法
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    本研究探讨了在水利参数分析中应用GLUE（模型不确定性的概率赋权法）的方法和效果，深入评估其在不确定性量化与管理中的作用。 针对模型参数的等效性，Beven 和 Binley (1992) 提出了普适似然不确定性估计方法（Generalized Likelihood Uncertainty Estimation, GLUE），用于分析水文数学模型预报的不确定性。具体原理可以参考相关文献。 笔者用 C++ 实现了 GLUE 算法，并通过常见的测试函数进行了验证。详细介绍可参阅本人博客中的“算法”系列文章，标题为《GLUE算法C++实现》。 版本：2022.4 版权: MIT 引用格式： 卢家波，GLUE算法C++实现. 南京：河海大学，2022.
     
  • 水利MCMC不确定性参数量化
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    本研究聚焦于运用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法评估和量化水利工程中的不确定参数，通过概率模型提高决策的可靠性。 MCMC方法基于贝叶斯理论框架，在建立平衡分布为$\pi(x)$的马尔可夫链的基础上进行采样。通过不断更新样本信息使马尔可夫链能充分搜索模型参数空间，最终收敛于高概率密度区。因此，MCMC方法是对理想贝叶斯推断过程的一种近似实现。 构造有效的推荐分布是MCMC方法的关键所在，以确保按照该推荐分布抽取的样本能够准确地收敛到目标分布中的高概率区域。关于具体原理可以参考相关文献资料。 笔者使用了C++语言实现了AM-MCMC算法，并通过常见的测试函数进行了验证和测试！其中，AM代表单次抽样程序，而PAM则是平行抽样的实现方式，它继承自基础的AM类。由于高度耦合的关系，在该代码中所有AM类成员均被设置为公开属性`public`以方便访问。 关于详细的算法介绍以及具体的C++实现细节，请参考本人的相关博客文章：【算法】07 AM-MCMC算法C++实现，作者: 卢家波版本：2022.4版权: MIT引用格式建议按照上述标准进行标注。
     
  • GLUE.rar_GLUE在MATLAB中的应用_不确定分析与水文模型参数估算
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    本研究利用MATLAB平台下的GLUE工具进行不确定性分析，并应用于水文模型参数估计，提升模型预测精度。 在水文模型参数估计及不确定性分析的研究中，王书功提出了一种名为GLUE（Generalized Likelihood Uncertainty Estimation）的参数不确定性分析方法。这种方法为评估模型参数提供了新的视角，并有助于更好地理解水文预测中的不确定因素。通过使用GLUE，研究者能够更全面地探索不同参数组合的可能性及其对模型输出的影响，从而提高了模型结果的可靠性与适用性。
     
  • 深度学习中的不确定性和鲁棒性分析
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    本研究探讨了深度学习模型在面对不确定性时的表现及改进方法，旨在增强其预测准确度和稳定性，提高模型对异常数据的处理能力。 深度学习模型在处理分布外预测时表现不佳：它们常常做出高置信度的预测，在医疗保健、自动驾驶汽车和自然语言系统等领域应用时可能会引发问题。此外，在训练数据与实际使用的数据存在差异的情况下，这些应用面临的安全隐患也相当大。
     
  • 长大跨桥梁健康监测中不确定性分析的方法研究
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    本研究聚焦于长大跨桥梁健康监测中的不确定性因素，探讨并提出了有效的分析方法，以提升桥梁安全评估与维护水平。 长大跨桥梁健康监测是现代土木工程领域的一项关键技术，旨在通过多种方法对桥梁结构的实时健康状况进行连续监控，确保其安全性和耐久性。在这一过程中，不确定性研究已成为保证监测结果准确性的关键环节。本段落作者朱峰岐与张建分析了当前桥梁健康诊断技术的应用现状，并提出了一套系统的标准化方法，同时探讨了各阶段可能遇到的不确定因素及其处理策略。 结构识别是长大跨桥梁健康监测中的核心方法之一，它通过输入输出测试数据来确定结构参数，在许多大型建筑和长跨桥梁的安全评估中已广泛应用。然而，在实际应用中，振动测试、数据处理、结构建模等环节往往会受到诸如荷载激励与环境条件变化、测量噪音及误差以及有限元模拟中的误差等多种不确定因素的影响。 在进行环境振动测试时，风荷载或车辆荷载等外部力量会作为主要的负载源影响到结果；同时湿度和温度的变化也会影响数据准确性。此外，在实际操作中不可避免地会出现由硬件问题（如传感器、导线及接收系统）或是试验设计不当所导致的数据误差。 针对这些不确定性因素，本段落提出了一系列策略来降低其对测试的影响：首先通过优化现场测试的设计与实施过程减少外部环境变化的干扰；其次采用峰值挑选、PolyMax方法和复模态指示函数（CMIF）三种独立的数据后处理技术提高数据可靠性和准确性，并将试验结果与三维有限元分析模拟对比进一步提升结构识别精度。在模型建立及模拟阶段，通过校准和更新有限元模型来确保其准确反映桥梁动态特性。 文章还以一座大跨悬索桥的实际案例展示了上述方法的应用过程：从现场测试到数据分析再到有限元分析的整个流程，并详细说明了如何对模型进行修正以更精确地评估桥梁健康状况。长大跨桥梁健康监测中的不确定性研究涉及结构工程、土木工程以及信号处理等多个学科领域，通过引入科学严谨的方法可以提高技术标准化程度和结果准确性，为保障桥梁长期安全运营提供坚实的技术支持。
     
  • 具有多个不确定因素的微分方程稳定性分析
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    本研究探讨含有多种不确定性因素的微分方程系统的稳定性。通过数学建模和理论分析，评估不同条件下系统行为的变化趋势与稳定边界，为复杂动力学问题提供理论支持。 本段落主要探讨了多因素不确定微分方程的稳定性问题。文中分析了这类方程解的度量稳定性和均值稳定性，并提出了一些关于其稳定的定理及充分条件。此外，还研究了这两种稳定性之间的相互关系。
     
  • DC_Power_flow.rar_光伏不确定性_不确定性描述_光伏不确定
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    本资源为电力系统分析中的直流潮流程序，专注于研究并描述光伏发电系统的不确定性影响。 在电力系统领域内，光伏电站的功率输出受到多种因素的影响，包括天气条件、季节变化以及设备老化等，导致其输出功率存在显著不确定性。“DC_Power_flow.rar”压缩包文件结合标题与描述来看，显然是针对光伏电站直流侧功率流不确定性的分析。该文件采用奇诺多面体方法来描述这种不确定性。 奇诺多面体是一种数学工具，在概率分析和优化问题中广泛应用，特别是在处理具有多个变量的不确定性场景时更为常见。在光伏发电站的功率预测过程中，它可以帮助构建一个涵盖所有可能输出变化范围的不确定空间。每个平面代表一种潜在的功率输出情况，通过这种方法可以更全面地理解和评估光伏电站的功率波动。 文件“DC_Power_flow.m”很可能是一个MATLAB脚本，用于模拟和分析光伏电站直流侧的电力流动状况。该脚本中通常包含以下关键步骤： 1. **数据输入**：包括关于光伏发电站参数的历史记录（如面板效率、日照强度及温度），以及潜在不确定因素的数据（比如云层遮挡或尘埃覆盖）。 2. **不确定性建模**：利用奇诺多面体方法建立模型，通过定义各种影响因子的边界条件生成一个表示所有可能功率输出组合的多维空间。 3. **电力流计算**：根据每种潜在的功率输出情况来计算直流侧的电能流动。这涉及到光伏阵列电流和电压的关系，并且通常基于I-V曲线和P-V曲线进行分析。 4. **统计分析**：对上述电力流结果进行评估，包括平均值、标准差及概率分布等指标，以量化不确定性对于整个电网的影响程度。 5. **可视化展示**：可能包含功率输出的多维图形表示，帮助用户直观理解各种不确定性的范围和影响。 6. **决策支持**：依据分析所得的信息为调度与运营提供策略建议。例如，在面对光伏发电波动时如何调整电网运行模式。 此压缩包文件提供了对光伏电站不确定性深入研究的方法，对于电力系统规划、操作及调度具有重要意义。通过运用奇诺多面体技术能够更有效地管理和减轻由光伏发电带来的不确定风险，从而提高整个电力系统的稳定性和可靠性。
     
  • MATLAB求解二元一次方程组的代码-Glob_Stab：含参不确定性LTI时滞系统参数空间稳定分析
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    本资源提供使用MATLAB编写求解二元一次方程组的代码，并介绍如何通过Glob_Stab工具对含有不确定性的线性时不变时滞系统的参数稳定性进行全局分析。 本段落档介绍了在论文\citeSchauss2018和\citeSchauss2017中介绍的稳定性分析算法的实现代码glob_stab{#mainpage}。接下来的部分将详细阐述该方法。 摘要部分提出了一种新颖的方法，用于研究时滞不一致的线性时间不变（LTI）系统的时间延迟稳定性和多项式参数不确定性依赖问题。通过使用基于泰勒模型和伯恩斯坦形式多边形分支定界算法，我们首先确定了延迟能/参数空间中的稳定性交叉集，并评估每个非重叠区域内的稳定性。 这种方法可以用于保守地检查具有间隔参数的时滞系统的稳定性或者在考虑其他区间参数的情况下将稳定区映射到低维参量空间。该方法已应用于多个示例，这些示例包括有不确定性和/或不适当时间延迟的情况。 软件结构方面，此实现旨在提供可重用模块，特别是针对基础数学运算的模块化设计。整个程序被划分为四个库： - math：包含基本算术功能和各种数据类型如区间算数（Iv），多元多项式（Polynomial），泰勒模型（TaylorModel）以及伯恩斯坦形式多边形等。 - 优化部分则用于稳定性的相关计算。 以上是对原文内容的重写，去除了所有链接、联系方式，并保持了原始信息和意图。
     
  • 基于三角模糊数的隶属度不确定性分析
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    本研究探讨了利用三角模糊数来量化和分析隶属度中的不确定性问题，提出了一种新的分析方法以增强决策过程中的灵活性与准确性。 宋涛和孙丽娜对三角模糊数隶属度的不确定性进行了分析，利用了区间值模糊集的概念以及模糊结构元理论，并通过结构元线性生成的方法得到了区间值三角模糊数及其隶属度不确定性的相关结论。