一种基于最优化的极值分布建模方法

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1、万方数据第z9卷第11期系统工程与电子技术rot.29No.112007年11月SystemsEngineeringandElectronicsNov.2007立章编号:1001-506X(2007)II一1877-03一种基于最优化的极值分布建模方法葛志浩,徐浩军,孟捷(空军工程大学工程学院,陕西西安710038)摘要:为提高极值分市中样奉教捂序列分布拟合精度,对改进的综旮模型采用遗传算法实现分布参教的寻优。建立了受难性事件的样奉极值分布敷学模型。采用非线性曰归方法导出样奉辊值与纛积概率之问的映射关系,考虑样皋轾值的上限和拟夸

2、的误差,建立了枉值分布的踪夸模型.采_】I}琏进违传算法,将模拟退太鼻法应月到遗传算法中,以模型误差为目标函教进行优化,从而确定函敷模型中的分布参敷,实现了拟夸精度的提高。关键词:极值分布I风险}最优化;遗传算法中圈分类号:O22文献标志码:AApproachofextremevaluedistributionmodelingbasedonoptimizationGEZhi-hao,XUHao-jun,MENGJie(TheEngineeringlnst.,AirForceEngineeringUniv—Xi’4n710038,

3、China)AbstractlToimprovethefittingprecisionofsimplesequenceinexcremevaluedistribution,theimprovedintegrationmodel7sparametersareoptimizedbygeneticalgorithms(GA).Themathematicmodelofthedisag-ters’e】【tremevaluedistributionisestablished,andthemappedrelationshipbetweenac

4、cumulationprobabilityandextremesimplesisdevelopedbynonlinearregress.Consideringtheupperlimitoftheextremevalueandthefittingell'or,theintegrationdistributionmodelisestablished.Simulatedannealing(SA)isappliedtOGA.andthemodelelTorisregardasanobjectfunction.Therefore,thed

5、istributionparameterinintegrationevaluationmoddisascertainedbyoptimization,andthefittingprecisionisenhanced.Keywords:extremevaluedistribution)risk)optimization)geneticalgorithms0引言人类始终面临着各种自然灾难的袭击.如地震、洪水、海啸等等.随着科学科技迅速发展,各种来自人类自身造成的事故、灾难也在不断的升级,产生了巨大的潜在威胁性。如飞行事故、交通事故、

6、核扩散、以及各种传染疾病等。灾难事件具有两个特点o】。一是该事件发生的概率很小,二是该事件的发生对系统有重大扰动影响。西此,对灾难事件发生的可能性和破坏程度进行建模是非常重要静工作,而通常采用的数理统计方法也不再适台。人们采用了数学工具对这类事件进行分析,建立了概值分布理论,并产生多种极值分布模型,用于拟舍样本数据序列分布的尾布特征。各种灾难事故的尾部分布特征是不同的,采用已有的极值分布模型,其拟合精度会受到限制。本文采采用非线性回归方法建立了最优化极值分布综合模量,采用改进的遗传算法寻优,确定综台模型参数,从而实现拟配结果最佳

7、的极值分布。l极值分布研究极值分布的理论统糟:为极值理论,它是次序统计的一个分支,主要研究随机样本以及随机过程中极值的概率值以及统计推断.1.1数学描述设随机量y;{y1,KE,⋯,H}是灾难性事件决定性参数的一组样本极值.按照递增关系,可以求取序列Y7={W。《《,⋯,《}。定义累积概率F(《)=nA+1累积概率序列F(r)={F(一),F(E).F(一),⋯.F(r。)}设r与累积概率F(r)近似存在映射,(·)tH∈Y’卜F(一)∈F(矿)设非线性函数,(·)遁近映射,(·>,随机量的投限值为如,则事故风险发生概率只;P(

8、z>q)一1-f’(4)收藕日期:2006—09—14;蕾回日期:2007—02一09。基盒项目:目家自然科学基垒(60572172)I空军工程大学工程学院优秀博士论文创新基金(Bc06002)贷助课题作者简介:葛志话(1980-)t男t博士研究生·主要研究方向

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