Copula

摘要： 对股票分组引入聚类分析,通过对股票收益率的分析完成中央汇金投资机构所持有的20支股票的聚类,建立t-Copula聚类-VaR模型,得出各置信度下的VaR值,且计算出的VaR通过Kupiec似然比检验,由此避免金融产品自身属性对Copula分组-VaR模型的影响,为金融产品投资者提供新的风险价值衡量方向.

摘要： 随着云计算服务架构日渐庞大,运维人员需要对大量性能指标数据进行检测以确保云计算各系统和业务的可靠和稳定。为提高服务器异常检测准确率,本文提出了一种基于GCN和LSTM的云计算服务异常检测算法。首先,通过建立图模型描述云计算服务器的空间特征和属性,并通过GCN模型提取其空间信息;然后将不同时刻的空间信息构成时间序列输入到LSTM模型从中提取时间信息,使用训练好的GCN-LSTM模型对时间序列进行重建;最后使用基于Copula函数的方法对重构误差进行异常检测。本文使用了来自大数据批处理系统的MBD数据进行实验,实验结果表明我们提出的模型具有有效性。

摘要： 为探究黄河流域水资源演变特征,运用信息熵、CEEMDAN、Copula理论对黄河流域1960-2017年的降水时空演变规律进行了相关研究。结果表明:(1)过去50年间,黄河流域降水整体呈现出一种下降趋势,但源区降水在缓慢增加;(2)2002年以后,黄河流域降水时空信息熵减小,降水复杂性减弱;(3)CEEMDAN分解结果表明对黄河流域降水的观测和研究应主要集中在2~4年的短周期上,RES余量则反映了降水序列整体下降但近几年逐渐恢复的趋势;(4)通过Gumbel-Copula函数发现不同阶段黄河流域年、汛期降水联合分布以丰枯同频为主,且突变后同步概率增加。本研究从时间和空间维度对黄河流域不同阶段降水规律进行了研究,有助于进一步认识和把握黄河流域水循环特征,进而为黄河流域生态保护和高质量发展提供支撑。

摘要： 基于广东省51个水文站的1977—2014年的年最大洪峰流量数据,分析了年最大洪峰流量序列的特征和趋势,综合运用MK和Pettitt等数理统计方法研究年最大洪峰流量的变化趋势,同时基于单变量和多变量Copula函数进一步分析洪水重现期及洪水联合分布,揭示土地利用对广东年最大洪峰流量频率的影响机制。研究结果表明:(1)广东省29(22)个站点年最大洪峰流量有增加(减小)的趋势,且北江的三水、石角、高道和西江的小罗年最大洪峰流量呈显著增加趋势,站点大多数集中于北江流域和西江流域;(2)Inverse Gaussian和Log-logistic是年最大洪峰流量拟合最优的单变量分布函数,Clayton Copula是年最大洪峰流量拟合最优的Copula函数;(3)在1977—2014年间,51个站点中有10个站点(其中六个集中在鉴江和漠阳江水系,其余集中在北江和西江水系)发生了百年一遇的洪水,有的甚至远远超过百年一遇,剩余的站点洪水的重现期多集中在20~30 a一遇;(4)选取考虑两站点(高道站与石角站、连平站与顺天站、马口站与三水站、潮安站与东桥园站、合江站和高州站)间年最大洪峰流量的联合分布情况,超过20 a一遇的洪水发生的概率很低,同时5种年联合分布情况下联合重现期和同现重现期随着流量增大而增大,同现重现期总体大于联合重现期。广东省51个站点中,无论是年最大洪峰流量的空间分布还是发生年份的时间分布上都受到了城市化进程下土地利用类型变化的影响,二者在空间和时间上存在一致性。

摘要： 干旱是中国主要的自然灾害之一。在全国开展干旱的特征分析,评估干旱的发生概率,有利于宏观了解中国整体干旱风险格局,对干旱监测和预警工作具有重要意义。基于1980—2019年国家气象科学数据中心地面气候资料日值数据集计算标准化降水蒸散指数(SPEI),通过游程理论识别历史干旱事件并提取干旱历时、干旱强度和烈度峰值3个特征变量,利用Copula分析了中国不同类型干旱事件的发生概率和重现期。结果表明:从干旱强度看,中国最容易发生“轻旱”和“中旱”;从干旱历时看,中国最容易发生“跨季”干旱,其中北方干旱区较其他农业区最容易发生“半年以上”干旱。“高烈度峰值”干旱的发生概率远小于“低烈度峰值”干旱,其发生概率随干旱历时递增而增加。各类型“高烈度峰值”干旱在黄淮海平原区、长江中下游地区和华南区的联合重现期普遍较短。

摘要： 台风是我国主要的灾害性天气系统之一,台风作用下桥址区会产生巨浪、强潮、急流,导致桥梁群桩基础承受巨大的波流力。极端环境下的海洋环境参数浪、潮、流会相互作用,而现有的设计规范中较少考虑浪-潮-流的相关性,从而导致设计的保守。为研究台风浪-潮-流相关性对桥梁群桩基础波流力的影响,该文基于SWAN+ADICIRC耦合模型获取49条台风作用下浪-潮-流数据,采用三维嵌套Frank Copula模型得到浪-潮-流三维联合分布,建立100年重现期环境等值面,并采用势流理论与莫里森方程进行波流力计算。对不考虑浪-潮-流相关性与考虑浪-潮-流相关性计算得到的波流力进行对比分析。研究表明:考虑浪-潮-流相关性比不考虑浪-潮-流相关性计算得到的群桩基础波流力减小17.40%;波流力与有效波高、谱峰周期和流速呈现明显的正相关性,而对潮位的变化并不敏感;在考虑了浪、潮、流相关性后,水平剪力和基底弯矩对应的环境参数组合不再一致。

摘要： 洞庭湖是长江中游重要的通江湖泊,水系格局复杂.近年来在气候变化和人类活动的双重影响下,江湖关系发生变化,湖泊水文干旱事件频发.基于洞庭湖、流域和长江干流水文站点的实测数据,通过标准化水位指数和标准化径流指数识别了水文干旱事件,并运用Copula函数分析了洞庭湖-流域-长江系统水文干旱的联合概率分布特征.结果表明:在年尺度上,19642016年间洞庭湖共发生了9次水文干旱事件,水文干旱的发生概率为14.01%,洞庭湖流域系统、洞庭湖长江系统的水文干旱联合概率分别为9.65%和8.58%,表明年尺度上流域来水对洞庭湖水文干旱的影响更大.在季节尺度上,洞庭湖流域系统春季水文干旱联合概率最高,且两者同时发生水文干旱事件的次数最多,表明洞庭湖春季水文干旱与流域入湖补给减少有密切关系;而洞庭湖长江系统,其秋季水文干旱联合概率最大,尤其自2003年以后更加极端和频发,这一方面受秋季降水减少和流域内人类活动的影响,另一方面三峡水库秋季蓄水使长江中下游干流水位降低,长江对湖泊顶托作用减弱也是重要原因之一.

摘要： 本文结合极值理论(Extreme Value Theory, EVT)和新的动态混合Copula(Dynamic Mixture Copula, DM-Copula)函数,提出了一种新的CoES估计方法DM-Copula-EVT。在EVT建模中,本文改进了阈值的选取方法以避免选择的主观性,并提出了一系列新的动态混合Copula以更好地刻画金融市场日益复杂的尾部关联性。此外,本文首次提出了检验CoES模型设定正确性的后验分析方法,包括无条件覆盖性检验和条件覆盖性检验。将本文建模和检验方法应用于我国金融市场,研究发现:相对于传统使用的t分布,EVT能更好地拟合指数的尾部分布;新的动态混合Copula函数能更好地刻画金融部门与系统之间的复杂关联性。

摘要： The Jinsha River comprises the upper reaches of the Yangtze River,which is the river section with the highest sediment content.Monitoring of sediment transport in the Jinsha River is done to the guarantee for the normal operation of the Three Gorges Reservoir.In the current study,a copula function was used to do a joint probability analysis of the water and sediment in the Jinsha River Basin(JRB),further a sediment load prediction model based on the copula function also was constructed.The results show that the average annual flow from 2001 to 2018 at the outlet of the Jinsha River(Yibin station)is about60.43 billion m^(3),and the average annual sediment load is about 58.82 million t.The linear correlation coefficient between annual flow and annual sediment load is 0.28.The best marginal distribution for annual flow and sediment load is Pearson Type Three(PE3)and Generalized Normal(GNO),respectively,and the best fit for the combined distribution of the two variables is the Frank copula function.The synchronous probability of water and sediment occurrence is 0.459,and the asynchronous probability is0.541.Based on the copula prediction model,the sediment load can be effectively simulated,and the correlation coefficient between the simulated sequence and the measured sequence reached 0.93.The current study provides important significance for the analysis of water and sediment in the JRB,which is beneficial to the management of Three Gorges Reservoir sediment discharge in the upstream and downstream.

摘要： 风电场站在运行过程中会产生大量历史数据,其对提高风电场站的运行质量发挥着十分重要的作用,而风电场站监控系统采集的数据中异常数据占比较高,对风功率预测、机组状态监测等工作产生了严重影响。为了准确识别风电场站运行大数据中的异常值,文章提出了一种考虑条件概率分布特征的风电场站异常数据识别算法,建立了异常数据识别模型,并且以风电场站实测数据和人工合成数据作为研究对象,利用识别模型对两种数据进行处理,得到了异常数据识别结果。结果表明,本文提出的异常识别算法能有效识别出各类异常数据,可以解决对异常功率点的识别问题。

摘要： 本文利用最小方差、VaR、Copula-VaR 等多个模型对我国股指期货套期保值的有效性进行研究。 其中Copula-VaR 模型以VaR 为目标函数，并基于Gumbel-Copula 函数估计期指和现货的尾部相关系数，计 算最优套期保值比。然后，根据套期保值有效性的衡量指标，对各种模型的套期保值效果进行比较。实证 结果显示，套期保值是目前我国金融市场风险管理的有效工具，我国股指期货套期保值的各种模型的有效 性均在90%以上：其中基于GARCH-VaR 模型的套期保值效果最好；基于Copula的套期保值模型与传统的 模型相比，套期保值效果并不理想，该结论与国内学者将Copula 套期保值模型应用于商品期货的所得结论有所不同。

摘要： 本文利用最小方差、VaR、Copula-VaR 等多个模型对我国股指期货套期保值的有效性进行研究。 其中Copula-VaR 模型以VaR 为目标函数，并基于Gumbel-Copula 函数估计期指和现货的尾部相关系数，计 算最优套期保值比。然后，根据套期保值有效性的衡量指标，对各种模型的套期保值效果进行比较。实证 结果显示，套期保值是目前我国金融市场风险管理的有效工具，我国股指期货套期保值的各种模型的有效 性均在90%以上：其中基于GARCH-VaR 模型的套期保值效果最好；基于Copula的套期保值模型与传统的 模型相比，套期保值效果并不理想，该结论与国内学者将Copula 套期保值模型应用于商品期货的所得结论有所不同。

摘要： 本文利用最小方差、VaR、Copula-VaR 等多个模型对我国股指期货套期保值的有效性进行研究。 其中Copula-VaR 模型以VaR 为目标函数，并基于Gumbel-Copula 函数估计期指和现货的尾部相关系数，计 算最优套期保值比。然后，根据套期保值有效性的衡量指标，对各种模型的套期保值效果进行比较。实证 结果显示，套期保值是目前我国金融市场风险管理的有效工具，我国股指期货套期保值的各种模型的有效 性均在90%以上：其中基于GARCH-VaR 模型的套期保值效果最好；基于Copula的套期保值模型与传统的 模型相比，套期保值效果并不理想，该结论与国内学者将Copula 套期保值模型应用于商品期货的所得结论有所不同。

摘要： 本文利用最小方差、VaR、Copula-VaR 等多个模型对我国股指期货套期保值的有效性进行研究。 其中Copula-VaR 模型以VaR 为目标函数，并基于Gumbel-Copula 函数估计期指和现货的尾部相关系数，计 算最优套期保值比。然后，根据套期保值有效性的衡量指标，对各种模型的套期保值效果进行比较。实证 结果显示，套期保值是目前我国金融市场风险管理的有效工具，我国股指期货套期保值的各种模型的有效 性均在90%以上：其中基于GARCH-VaR 模型的套期保值效果最好；基于Copula的套期保值模型与传统的 模型相比，套期保值效果并不理想，该结论与国内学者将Copula 套期保值模型应用于商品期货的所得结论有所不同。

摘要： 本文利用最小方差、VaR、Copula-VaR 等多个模型对我国股指期货套期保值的有效性进行研究。 其中Copula-VaR 模型以VaR 为目标函数，并基于Gumbel-Copula 函数估计期指和现货的尾部相关系数，计 算最优套期保值比。然后，根据套期保值有效性的衡量指标，对各种模型的套期保值效果进行比较。实证 结果显示，套期保值是目前我国金融市场风险管理的有效工具，我国股指期货套期保值的各种模型的有效 性均在90%以上：其中基于GARCH-VaR 模型的套期保值效果最好；基于Copula的套期保值模型与传统的 模型相比，套期保值效果并不理想，该结论与国内学者将Copula 套期保值模型应用于商品期货的所得结论有所不同。

摘要： 结合GARCH、EVT 理论及Copula 函数， 建立了开放式基金风险分析的 GARCH-EVT-Copula 模型。以开放式基金持有的10只股票收益率为研究对象，首先利用 GARCH 模型拟合收益率提取标准化残差，继而对标准化残差序列做广义Pareto 分布拟合得 到边缘分布，最后利用t Copula 函数来构造残差间的相关结构，并且使用Monte Carlo 方法 进行数据模拟得到模拟出的多元资产收益率数据，从而得出开放式基金的VaR 值。实证结 果显示，与其他传统方法相比，采用该模型计算VaR 值降低了失败次数并且控制在置信度 内，说明该模型能更有效的刻画开放式基金的风险。

摘要： 结合GARCH、EVT 理论及Copula 函数， 建立了开放式基金风险分析的 GARCH-EVT-Copula 模型。以开放式基金持有的10只股票收益率为研究对象，首先利用 GARCH 模型拟合收益率提取标准化残差，继而对标准化残差序列做广义Pareto 分布拟合得 到边缘分布，最后利用t Copula 函数来构造残差间的相关结构，并且使用Monte Carlo 方法 进行数据模拟得到模拟出的多元资产收益率数据，从而得出开放式基金的VaR 值。实证结 果显示，与其他传统方法相比，采用该模型计算VaR 值降低了失败次数并且控制在置信度 内，说明该模型能更有效的刻画开放式基金的风险。

摘要： 结合GARCH、EVT 理论及Copula 函数， 建立了开放式基金风险分析的 GARCH-EVT-Copula 模型。以开放式基金持有的10只股票收益率为研究对象，首先利用 GARCH 模型拟合收益率提取标准化残差，继而对标准化残差序列做广义Pareto 分布拟合得 到边缘分布，最后利用t Copula 函数来构造残差间的相关结构，并且使用Monte Carlo 方法 进行数据模拟得到模拟出的多元资产收益率数据，从而得出开放式基金的VaR 值。实证结 果显示，与其他传统方法相比，采用该模型计算VaR 值降低了失败次数并且控制在置信度 内，说明该模型能更有效的刻画开放式基金的风险。

摘要： 结合GARCH、EVT 理论及Copula 函数， 建立了开放式基金风险分析的 GARCH-EVT-Copula 模型。以开放式基金持有的10只股票收益率为研究对象，首先利用 GARCH 模型拟合收益率提取标准化残差，继而对标准化残差序列做广义Pareto 分布拟合得 到边缘分布，最后利用t Copula 函数来构造残差间的相关结构，并且使用Monte Carlo 方法 进行数据模拟得到模拟出的多元资产收益率数据，从而得出开放式基金的VaR 值。实证结 果显示，与其他传统方法相比，采用该模型计算VaR 值降低了失败次数并且控制在置信度 内，说明该模型能更有效的刻画开放式基金的风险。

摘要： 结合GARCH、EVT 理论及Copula 函数， 建立了开放式基金风险分析的 GARCH-EVT-Copula 模型。以开放式基金持有的10只股票收益率为研究对象，首先利用 GARCH 模型拟合收益率提取标准化残差，继而对标准化残差序列做广义Pareto 分布拟合得 到边缘分布，最后利用t Copula 函数来构造残差间的相关结构，并且使用Monte Carlo 方法 进行数据模拟得到模拟出的多元资产收益率数据，从而得出开放式基金的VaR 值。实证结 果显示，与其他传统方法相比，采用该模型计算VaR 值降低了失败次数并且控制在置信度 内，说明该模型能更有效的刻画开放式基金的风险。

摘要： 本发明涉及基于Copula理论的多维异构信息融合识别方法，属于信息融合技术领域；包括以下步骤：基于大地坐标系和传感器坐标系变换方程进行空间配准；空间配准完成后，完成内插外推、曲线拟合和数据插值的时间配准；构建全维信号空间；构建的能够纳入不同异构信息的全维信号空间中，以Copula函数建立各单一维度数据边缘分布的联接，恢复各维特征数据之间的相关关系，反演目标的高维组合特征等。本发明基于Copula联合分布下的组合特征探测方法对目标的联合识别正确率高于各个边缘分布下单一特征探测方法，体现出了组合探测的优势。

摘要： 本发明公开了基于时变混合Copula互信息的肌电耦合方法，包括多通道表面肌电信号同步采集、肌电信号预处理、经验分布函数估计边际分布、构建时变混合Copula模型、采用期望最大化‑拟牛顿方法估计时变混合Copula模型的参数模型拟合优度检验、计算时变混合Copula互信息，得到基于时变混合Copula互信息计算得到肌间的耦合强度。本发明提出的时变混合Copula互信息提供了一种更为先进的理论指导方法，可以准确描述肌间耦合特性，探究人体的运动机制，在肌间耦合中具有良好的应用前景。

摘要： 本发明公开了一种基于Copula函数的城镇水、能源与环境系统的优化决策管理方法，包括：S1.构建城镇水中水环境容量与可用能源量的Copula联合分布函数；S2.建立城镇水、能源与环境系统的资源优化配置及联合风险管理模型；S3.求解城镇水、能源与环境系统的资源优化配置及联合风险管理模型；本方法实现了不确定条件下城镇水‑能源‑环境系统水量和能源的优化配置及联合风险管理。提供不同风险情景组合下，以经济效益最大化基础上的城镇水‑能源‑环境系统资源优化配置方案与污水处理工艺长期规划方案，并帮助决策者更好地实现联合违约风险与系统收益的权衡，为实现城镇风险可控以及水‑能源‑环境的协同发展提供了科学方法。

摘要： 本发明通过在经典因果分析方法传递熵的基础上，结合统计学中的Copula函数推广至高维形式的传递熵，并利用正则藤Copula函数来估计，提出一种有效的R‑Vine Copula多变量传递熵的新方法。首先，与已有算法在一系列模拟数据上进行比较，验证了该方法多变量因果分析性能。其次，将该方法应用在执行不同的腕部运动任务时的多通道肌电信号分析。在肌间耦合关系应用中发现，神经肌肉系统在执行不同的腕部运动任务时，如腕展、腕径向偏等，形成了两个与关节区域相联系且具有稳定因果耦合关系的社区结构。R‑Vine Copula多变量传递熵对复杂的因果耦合关系作出了准确推断，具有良好的应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于Copula的交直流混联电网概率潮流计算方法，采用基于目标函数的FCM模糊聚类算法，模糊聚类算法对多维数据进行场景划分，进而确定随机变量两两之间的最优Copula函数类型及参数，并以AD距离作为藤结构的评判标准，对各场景进行最优藤结构的判断，建立基于混合藤Copula的“风光荷”模型，最后结合混合藤Copula模型，基于拉丁超立方抽样算法对AC/VSC‑MTDC混联电网进行概率潮流计算。本发明运用FCM聚类算法，给每一个对象和类别赋予权值，运用AD距离，给高密度数据分布的位置给予更高权重，提高了AC/VSC‑MTDC混联电网的概率潮流计算的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于小波包‑Copula传递熵的肌间耦合分析方法。本发明首先进行多通道肌电信号的同步采集与预处理，其次用小波包分解方法对肌电信号进行分解，再对分解得到的肌电信号进行Copula传递熵的计算，最后定量分析了上肢运动中相关肌肉在不同特征频段上的肌间双向耦合特性。本发明为探究运动功能控制机制提供有效的方法，具有良好的应用前景。

摘要： 本发明公开一种基于高维Copula熵和克里金的站网优化方法，包括：(1)构建水文C‑Vine Copula树形结构；(2)采用极大似然估计法对C‑Vine Copula参数估算；(3)通过多变量互信息和C‑Vine Copula密度间的函数关系获得高维互信息；(4)通过标准化MiK‑MiT‑MaJ指标和滑动窗口法优化动态雨量站网。本发明采用C‑Vine Copula获得多站点间高维相依性结构，实现站网目标函数信息总量和总相关量优化；利用克里金标准误差值实现雨量站网估计误差最优和雨量信息最优；将多目标优化简化为单目标优化提高优化效率，考虑降雨序列时变特性引发站网优化结果的动态特性。

摘要： 本发明涉及一种耦合Copula与LSTM的工企用能负荷预测方法，包括：采集待预测工业企业的选定要素实时数据，并输入训练好的LSTM深度神经网络模型，获得待预测工业企业的预测用能负荷；其中，所述的选定要素的选定过程包括以下步骤：1)采集多种类型的工业企业的用能负荷历史数据以及对应时间点的若干种待定要素历史数据，构成样本数据集；2)对样本数据集进行预处理；3)利用K‑Means算法对用能负荷历史数据进行聚类，获得若干个聚类；4)通过Copula算法对聚类与待定要素之间的非线性相关性进行分析，从所有待定要素中选出选定要素。与现有技术相比，本发明具有精准性高、稳定性强等优点。

摘要： 本发明属于桥梁评估技术领域，具体涉及一种基于Copula的PNET桥梁体系可靠性评估方法，包括步骤：确定桥梁体系中各构件的功能函数；计算桥梁单个构件的失效概率与可靠度指标；选取最适合的Copula函数来确定桥梁体系各构件失效模式间的非线性相关性；基于选取的Copula函数计算Kendall秩相关系数；根据计算得到的Kendall秩相关系数及PNET法评估桥梁体系可靠性。本发明克服了传统的PNET法处理桥梁体系可靠性问题中由于各失效模式相关性问题处理不当所致的弊端，借助有效处理随机变量非线性相关性的Copula函数，准确地分析桥梁系统中各构件失效模式之间的相关性，并将其融合到传统PNET法中，以此提高桥梁体系可靠性的评估精度。

摘要： 本申请涉及空气污染防治技术领域，具体涉及一种基于Copula熵相关性分析的PM2.5预测方法和系统，该方法包括获取大气污染物历史数据以及气象因素历史数据，基于Copula熵相关性分析，对所述大气污染物历史数据以及气象因素历史数据中的影响因子进行排序，获得排序后与PM2.5相关性较大的主影响因子的影响因素，基于Copula熵相关性分析，对所述大气污染物历史数据以及气象因素历史数据中的影响因子进行排序，获得排序后与PM2.5相关性较大的主影响因子的影响因素，基于AGA确定LSTM模型中的参数，基于所述LSTM模型对污染物预测，获得PM2.5预测结果。利用CE实现PM2.5与气象因素及大气污染物间的相关性分析，实现污染物预测。