Gamma分布

摘要： 为揭示春季粤北降水微物理过程,选取2020年2—3月粤北2个站点雨滴谱仪观测资料,统计分析了春季粤北地区层云降水、混合性降水、对流性降水的微物理特征,结果表明:(1)对流性降水过程中大雨滴是影响雨强大小的重要因素;层云降水过程,小雨滴数浓度占比大于90%,平均雨强小于1 mm/h,雨滴数是影响雨强的重要因素。(2)层云性降水雨滴谱呈单峰结构,谱宽小;对流性降水雨滴谱为多峰结构,谱宽最大;混合性降水谱型与对流性降水相似。3类降水峰值均在0.2~0.3 mm范围,均是Gamma分布谱型拟合最优。(3)春季粤北地区对流性降水的Z-I关系为Z=173.9I^(1.452),混合性降水的Z-I关系为Z=72.77I^(1.97),层云性降水过程的Z-I关系为Z=194.3I^(1.296)。

摘要： 本文归纳总结了利用Gamma分布、指数分布、均匀分布、正态分布等构造Beta分布的方法,并计算出它的期望和方差.

摘要： 利用新乡市辉县国家自动气象站布设的DSG5型降水现象仪的观测数据,对2021年5月20日新乡市的一次降雹过程进行分析。结果表明:①本次降雹过程雨滴占了绝大部分,达到了99.68%,而冰雹仅占降水总粒子数的0.32%,最大冰雹直径达到14 mm,冰雹数浓度和雨滴数浓度变化具有一致性;②降雹主要分为两个高峰期,分别在16:49附近和16:55附近,两个时刻的瞬时粒子谱均为单峰分布,峰值直径为0.6 mm;③Gamma最小二乘法、阶矩法对整个过程实际粒子谱分布的拟合效果都比较好,整体上曲线吻合度较高,M-P拟合冰雹谱的相关系数为0.96,冰雹谱满足指数分布;④实际降雹过程中,粒子下落末速度差异较大,冰雹的动能通量在直径10 mm时处达到峰值,近乎中等大小的冰雹的动能通量最大。

摘要： 本文研究Gamma分布在分类数据、Ⅰ型区间删失数据、Ⅱ型区间删失数据三种情况下的一种基于极大似然估计和用无梯度信息谱剩余法改进的EM算法的参数估计迭代方法,并证明算法的强相合性.模拟结果显示本文提出的迭代方法在保证精确度的同时可以极大缩短运行时间,估计的均方误差会随样本量增大而趋于零.

摘要： 为提高日降水量随机模拟精度,研究了DARMA模型模拟中国日降水量的普适性。采用中国大陆811个气象站点的日降水系列,建立DARMA(1,1)模型以模拟日降水事件的发生,进行自相关系数、干湿游程概率分布检验,根据Gamma函数随机生成不同湿游程序列日降水量,与DAR(1)模型对比。研究结果表明:中国超过50%的降水为2日及以上的多日降水事件,自相关系数衰减缓慢,符合DARMA模型特征;模拟产生的干湿游程概率分布精度优于DAR模型,优势随着降水量增加更显著,模拟序列统计特征值除均值外均优于DAR模型。DARMA模型适用于中国大陆地区日降水量的随机模拟,是一种可行的日降水量随机模拟模型。

摘要： VIC模型一般在3 000 km~2以上的大流域径流模拟中广泛应用,然而其原有的单位线汇流方法时间尺度为日,难以实现小时尺度的汇流计算,限制了VIC模型在中小流域洪水预报中的发展与应用。采用基于Gamma分布函数的单位线法对VIC模型现有汇流方法进行改进,将VIC产流模型与改进的分布式汇流模型相耦合,实现了基于VIC模型的小时尺度洪水预报,并在碧流河流域进行实例验证。结果表明:率定期和验证期确定性系数平均值为0.81,径流深预报合格率为95%,洪峰流量预报合格率为90%,模型模拟精度较高。改进后的汇流模型可以较好地模拟出洪水的起涨消退过程,能够满足流域洪水预报的需求,具有一定的应用价值。

摘要： 本文提出一种基于Gamma过程的气门导管剩余寿命预测方法。假定柴油发动机气门导管退化量增量的均值和方差呈线性规律,在小样本条件下建立基于Gamma分布的连续累计磨损退化过程。根据检测得到的退化值,通过极大似然估计得到形状参数和尺度参数,进而得到未来时刻基于Gamma分布的剩余寿命概率密度函数,从而实现剩余寿命预测。通过假定退化量增量的均值和方差,可以仿真得到柴油发动机气门导管全寿命数据。在此基础上,进行参数估计与寿命预测,结果表明所提方法能够实现寿命预测,且相较于大样本条件下的预测效果更优。

摘要： 选取海南省海口站和屯昌站对比分析台风贝碧嘉(1816)外围云系结构和降水特征。结果表明:台风贝碧嘉(1816)影响海南岛期间,随着降水云系的发展,海口地区对流性云系发展加强,屯昌地区表现为层状云降水,两个站点雨滴谱特征存在一定的差异,海口站和屯昌站的降水均以直径小于1 mm的雨滴为主,其中屯昌站直径1~3 mm的雨滴对雨强的贡献最大;海口站雨滴数浓度随雨滴直径增大而减小,但对雨强的贡献随之增大,直径大于3 mm的雨滴对总雨强的贡献达到56.61%;海口站的特征参量曲线在时间上分布不均,表现为阵性强降水,而屯昌站的特征参量曲线起伏不大,降水比海口站小且均匀、连续;在雨滴谱演变上,海口站始终保持单峰型,屯昌站以单峰为主伴随多峰出现,当雨强增大时,两站直径1 mm范围内的雨滴数浓度随之增加,谱型迅速拓宽,大粒径雨滴出现且增多,其中海口站直径3 mm以上的雨滴端增幅更明显;两个站点雨滴谱符合Gamma分布,形状参数和斜率参数满足二项式关系。

摘要： 利用乌鲁木齐PARSIVAL激光雨滴谱仪2012-2013年观测资料,对春、夏、秋季不同雨强降雨的雨滴谱微物理特征参量及其随时间演变特征、Gamma函数拟合、关系等进行研究。结果表明:(1)乌鲁木齐降雨以小粒子为主,大雨强降雨的6种特征直径最大,中雨强降雨次之,小雨强降雨最小。雨滴数密度主要来自于小雨滴(直径3 mm)是雨强的主要贡献者,中雨滴(直径1-3 mm)是含水量和雷达反射率因子的主要贡献者,雷达反射率因子受雨滴尺寸影响很大。(2)小雨强降雨各微物理参量比较稳定,变化幅度不大,大雨强降雨则变化剧烈,出现多峰型,中雨强降雨介于二者之间。大雨强降雨的谱宽和峰值浓度最大,小雨强降雨最小,中雨强降雨介于二者之间,小雨强降雨的拟合谱具有明显的季节差异性;秋季峰值浓度最大,这与秋季多大风天气有关。(3)Gamma拟合参数 Λ-μ关系与粒子尺寸有关,可以用二项式进行描述。拟合出的Z-I关系系数均小于目前常用的Z=300I1.4关系系数,因此,利用Z=300I1.4关系在乌鲁木齐进行降雨定量估测研究时会造成对降雨强度的高估,回波强度越大,高估越明显。夏季大雨强降雨无法拟合出相关系数比较高的Z-I关系,这与乌鲁木齐大雨强降雨具有强度大、时间短、随时间变化迅速的特点有关。

摘要： 为了更加准确、合理评估西部盐渍土地区混凝土耐久性能及服役寿命,设计模拟盐渍土地区四季损伤因子耦合作用的室内加速寿命试验,损伤因子包括复合盐侵蚀、干湿循环、冻融破坏和太阳辐射,分别选择Gamma分布、2参数Weibull分布和3参数Weibull分布函数建模,通过概率图进行先验假设检验,利用极大似然法及相关系数优化法进行参数估计,并基于可靠度寿命曲线、密度曲线及失效率曲线综合评估多损伤因子耦合作用下混凝土可靠性.研究结果表明:Gamma分布和Weibull分布对混凝土加速寿命数据样本均具有较高的拟合精度;3参数Weibull分布可靠度曲线过渡阶段速度较快,密度曲线对称性不强;Gamma分布与2参数Weibull分布模型可靠性最接近,可靠度曲线在过渡阶段更平缓,密度曲线更对称,失效率曲线后期均以较快速率增加.3类分布模型中,2参数Weibull分布在第1阶段时间最短,可靠度寿命最小,失效率在后期以幂次型增加,更符合混凝土在多损伤因子综合作用下的劣化规律;考虑3参数Weibull分布模型参数估计的难度,可直接通过2参数Weibull分布模型进行混凝土耐久性寿命的快速评估.可靠度水平为0.4时的可靠性寿命最接近混凝土加速寿命,将该可靠度作为盐渍土多损伤因子耦合作用时混凝土寿命结束标志.

摘要： 自回归条件持续时间(ACD)模型在金融经济中的作用日益明显,研究成果日益丰富.本文将Copula方法与ACD模型有机结合,运用Copula理论建立多元Copula-ACD模型,描述交易持续时间的时变条件相关关系,在一定程度上缓解了向量ACD模型参数难估计与非同步交易的问题.基于上证50指数中四只银行成分股的实证分析表明多元Copula-ACD模型能够较好捕捉中国证券市场上交易持续时间的聚集结构特征,给出交易持续时间的联合密度函数,估计各持续时间变量之间的自相关性与截面相关性,进一步描述和检验多元持续时间的溢出效应,为投资者提供决策参考.

摘要： 自回归条件持续时间(ACD)模型在金融经济中的作用日益明显,研究成果日益丰富.本文将Copula方法与ACD模型有机结合,运用Copula理论建立多元Copula-ACD模型,描述交易持续时间的时变条件相关关系,在一定程度上缓解了向量ACD模型参数难估计与非同步交易的问题.基于上证50指数中四只银行成分股的实证分析表明多元Copula-ACD模型能够较好捕捉中国证券市场上交易持续时间的聚集结构特征,给出交易持续时间的联合密度函数,估计各持续时间变量之间的自相关性与截面相关性,进一步描述和检验多元持续时间的溢出效应,为投资者提供决策参考.

摘要： 自回归条件持续时间(ACD)模型在金融经济中的作用日益明显,研究成果日益丰富.本文将Copula方法与ACD模型有机结合,运用Copula理论建立多元Copula-ACD模型,描述交易持续时间的时变条件相关关系,在一定程度上缓解了向量ACD模型参数难估计与非同步交易的问题.基于上证50指数中四只银行成分股的实证分析表明多元Copula-ACD模型能够较好捕捉中国证券市场上交易持续时间的聚集结构特征,给出交易持续时间的联合密度函数,估计各持续时间变量之间的自相关性与截面相关性,进一步描述和检验多元持续时间的溢出效应,为投资者提供决策参考.

摘要： 自回归条件持续时间(ACD)模型在金融经济中的作用日益明显,研究成果日益丰富.本文将Copula方法与ACD模型有机结合,运用Copula理论建立多元Copula-ACD模型,描述交易持续时间的时变条件相关关系,在一定程度上缓解了向量ACD模型参数难估计与非同步交易的问题.基于上证50指数中四只银行成分股的实证分析表明多元Copula-ACD模型能够较好捕捉中国证券市场上交易持续时间的聚集结构特征,给出交易持续时间的联合密度函数,估计各持续时间变量之间的自相关性与截面相关性,进一步描述和检验多元持续时间的溢出效应,为投资者提供决策参考.

摘要： 自回归条件持续时间(ACD)模型在金融经济中的作用日益明显,研究成果日益丰富.本文将Copula方法与ACD模型有机结合,运用Copula理论建立多元Copula-ACD模型,描述交易持续时间的时变条件相关关系,在一定程度上缓解了向量ACD模型参数难估计与非同步交易的问题.基于上证50指数中四只银行成分股的实证分析表明多元Copula-ACD模型能够较好捕捉中国证券市场上交易持续时间的聚集结构特征,给出交易持续时间的联合密度函数,估计各持续时间变量之间的自相关性与截面相关性,进一步描述和检验多元持续时间的溢出效应,为投资者提供决策参考.

摘要： 自回归条件持续时间(ACD)模型在金融经济中的作用日益明显,研究成果日益丰富.本文将Copula方法与ACD模型有机结合,运用Copula理论建立多元Copula-ACD模型,描述交易持续时间的时变条件相关关系,在一定程度上缓解了向量ACD模型参数难估计与非同步交易的问题.基于上证50指数中四只银行成分股的实证分析表明多元Copula-ACD模型能够较好捕捉中国证券市场上交易持续时间的聚集结构特征,给出交易持续时间的联合密度函数,估计各持续时间变量之间的自相关性与截面相关性,进一步描述和检验多元持续时间的溢出效应,为投资者提供决策参考.

摘要： 动力气候模式的持续发展为长期预报提供了强力支持.以往长期预报多依赖一些前期大气状况的分析或海温的变化讯号作为预报因子,预报一般以定性形式表达;现今的长期预报则多以动力气候模式为基础,定量的数字预报已非遥不可及.本文探讨利用美国国家环境预报中心气候预报系统的后报(hindcast)数字数据,进行经验正交函数分析,选取动力模式物理变量的主成分(Principal Component)为一些线性模型的预报因子.本文的长期预报对象为每年影响香港的热带气旋数目及年雨量,「影响香港」的定义为进入香港500公里范围.热带气旋数目为计数(count)数据,通常可以Poisson分布描述,而月雨量和季雨量则可以Gamma分布描述,历史数据显示这两个统计模型对我们的预报对象的描述是合适的.这两个统计分布有一个共同特性,就是同属于子数系(exponential family)分布.这个特性让我们可以运用广义线性模型(Generalized Linear Model)的理论来建立预报模型并计算模型参数.计算器和统计计算软件的发展亦提供了不少助力.广义线性模型的参数一般以最大似然(maximum likelihood)方法来计算,通常须以数字方法进行.R软件让我们可简易快捷地计算模型参数,并进行交叉验证.利用28年的实况和动力气候模式后报数据,本文验证了以动力模式物理变量的主成分为预报因子的广义线性模型,结果表明它的预报能力远高于气候平均法.

摘要： 动力气候模式的持续发展为长期预报提供了强力支持.以往长期预报多依赖一些前期大气状况的分析或海温的变化讯号作为预报因子,预报一般以定性形式表达;现今的长期预报则多以动力气候模式为基础,定量的数字预报已非遥不可及.本文探讨利用美国国家环境预报中心气候预报系统的后报(hindcast)数字数据,进行经验正交函数分析,选取动力模式物理变量的主成分(Principal Component)为一些线性模型的预报因子.本文的长期预报对象为每年影响香港的热带气旋数目及年雨量,「影响香港」的定义为进入香港500公里范围.热带气旋数目为计数(count)数据,通常可以Poisson分布描述,而月雨量和季雨量则可以Gamma分布描述,历史数据显示这两个统计模型对我们的预报对象的描述是合适的.这两个统计分布有一个共同特性,就是同属于子数系(exponential family)分布.这个特性让我们可以运用广义线性模型(Generalized Linear Model)的理论来建立预报模型并计算模型参数.计算器和统计计算软件的发展亦提供了不少助力.广义线性模型的参数一般以最大似然(maximum likelihood)方法来计算,通常须以数字方法进行.R软件让我们可简易快捷地计算模型参数,并进行交叉验证.利用28年的实况和动力气候模式后报数据,本文验证了以动力模式物理变量的主成分为预报因子的广义线性模型,结果表明它的预报能力远高于气候平均法.

摘要： 动力气候模式的持续发展为长期预报提供了强力支持.以往长期预报多依赖一些前期大气状况的分析或海温的变化讯号作为预报因子,预报一般以定性形式表达;现今的长期预报则多以动力气候模式为基础,定量的数字预报已非遥不可及.本文探讨利用美国国家环境预报中心气候预报系统的后报(hindcast)数字数据,进行经验正交函数分析,选取动力模式物理变量的主成分(Principal Component)为一些线性模型的预报因子.本文的长期预报对象为每年影响香港的热带气旋数目及年雨量,「影响香港」的定义为进入香港500公里范围.热带气旋数目为计数(count)数据,通常可以Poisson分布描述,而月雨量和季雨量则可以Gamma分布描述,历史数据显示这两个统计模型对我们的预报对象的描述是合适的.这两个统计分布有一个共同特性,就是同属于子数系(exponential family)分布.这个特性让我们可以运用广义线性模型(Generalized Linear Model)的理论来建立预报模型并计算模型参数.计算器和统计计算软件的发展亦提供了不少助力.广义线性模型的参数一般以最大似然(maximum likelihood)方法来计算,通常须以数字方法进行.R软件让我们可简易快捷地计算模型参数,并进行交叉验证.利用28年的实况和动力气候模式后报数据,本文验证了以动力模式物理变量的主成分为预报因子的广义线性模型,结果表明它的预报能力远高于气候平均法.

摘要： 动力气候模式的持续发展为长期预报提供了强力支持.以往长期预报多依赖一些前期大气状况的分析或海温的变化讯号作为预报因子,预报一般以定性形式表达;现今的长期预报则多以动力气候模式为基础,定量的数字预报已非遥不可及.本文探讨利用美国国家环境预报中心气候预报系统的后报(hindcast)数字数据,进行经验正交函数分析,选取动力模式物理变量的主成分(Principal Component)为一些线性模型的预报因子.本文的长期预报对象为每年影响香港的热带气旋数目及年雨量,「影响香港」的定义为进入香港500公里范围.热带气旋数目为计数(count)数据,通常可以Poisson分布描述,而月雨量和季雨量则可以Gamma分布描述,历史数据显示这两个统计模型对我们的预报对象的描述是合适的.这两个统计分布有一个共同特性,就是同属于子数系(exponential family)分布.这个特性让我们可以运用广义线性模型(Generalized Linear Model)的理论来建立预报模型并计算模型参数.计算器和统计计算软件的发展亦提供了不少助力.广义线性模型的参数一般以最大似然(maximum likelihood)方法来计算,通常须以数字方法进行.R软件让我们可简易快捷地计算模型参数,并进行交叉验证.利用28年的实况和动力气候模式后报数据,本文验证了以动力模式物理变量的主成分为预报因子的广义线性模型,结果表明它的预报能力远高于气候平均法.

摘要： 本发明涉及一种基于双对数累积量期望的Gamma‑Gamma分布参数估计方法，属于自由空间光通信系统的大气湍流信道参数估计技术领域。该方法针对传统的分数矩参数估计准确性差，甚至会出现错误估计的问题，通过利用Mellin变换极大简化Gamma‑Gamma分布参数估计过程并且建立统一的参数估计方法。然后作进一步改进，提出了双对数累积量期望的概念，从而推导出最终的参数估计表达式。与FMOM比较，既保证了较高的计算效率，而且提高了参数估计精度。

摘要： 本发明公开了一种基于Gamma分布超像素算法和基于超像素TMF的SAR图像海岸线检测算法，通过读取图像I，输入种子点数k，并根据输入的种子点数k和图像的大小确定种子点的位置以及每个种子点周围搜索区域的大小，直至超像素的边界不再发生变化，输入所述超像素图像，更新种子点并计算势能，最终输出海岸线结果。本发明在SAR图像海岸线检测算法中提出了一种全新的TMF算法，能够良好的解决中心像素和邻域像素之间的相对位置关系的问题，而解决前一问题需要引入超像素方法。

摘要： 本发明在图像金字塔结合水平集理论的多尺度迭代处理框架内，采用G0和Gamma联合分布构建全局能量泛函，并在金字塔顶层SAR图像处理时引入快速模糊C均值(fast fuzzy C means，FFCM)算法初始化水平集函数，提出一种多尺度的基于G0和Gamma联合分布的水体分割新方法。本发明基于G0和Gamma联合分布的变分水平集分割，对其中涉及的水平集初始化方法进行了进一步的改进。

摘要： 本发明提供一种基于Gamma分布分析的音乐连续情感特征分析评价方法，首先建立音乐连续情感特征的Gamma分布分析评价方法，通过该方法在时序上找到与情感响应最相似的情感特征。其次，建立基于情感感知矩阵的情感特征分析方法，通过该方法从情感感知能力上对上述特征进行评价，找到感知能力最好的情感特征。最后基于Gamma分布的情感预测方法，实现音乐情感的实时、自动分析。本方法可对音乐情感自动分析，情感标签实时自动预测，为音乐情感的评价和选择提供依据，对人工智能、情绪感知等方面具有推动作用。

摘要： 本发明公开了一种基于乘性稀疏表示和Gamma分布的SAR目标识别方法，输入训练样本图像集和测试样本图像并进行归一化处理，分别求取训练样本图像集中训练样本图像对应的训练样本列向量，以及测试样本图像对应的测试样本列向量；根据目标类别构造字典矩阵，然后对测试样本列向量进行建模；根据最大后验概率准则，求解测试样本列向量在字典矩阵下的稀疏表示向量，利用稀疏表示向量和字典矩阵求解重构误差；根据重构误差确定最终的识别结果。本发明将乘积模型和稀疏表示相结合，更准确的描述SAR图像，捕获图像的本质特征，为高精度目标识别创造有利环境；利用Gamma分布拟合相干斑的统计分布，减弱了相干斑对识别的影响，提高了识别的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了一种基于噪声功率谱Gamma分布统计模型的有音区检测(Voice Activation Detection,VAD)方法，属于语音信号处理技术领域。现有基于统计模型的VAD算法通常不考虑语音统计信息，仅仅利用噪声功率谱(Power Spectral Density，PSD)的统计模型来检测活动语音，常用的噪声PSD统计模型为左右对称的Gaussian模型，不能较好地体现噪声PSD分布的长拖尾特性，不利于处理Babble等非平稳噪声。本发明采用伽玛分布（Gamma Distribution）作为噪声分布统计模型，比高斯分布（Gaussian Distribution）和瑞利分布（Rayleigh Distribution）具有更好的长拖尾特性拟合效果，改进后的VAD算法性能更优。

摘要： 本发明涉及一种基于双对数累积量期望的Gamma?Gamma分布参数估计方法，属于自由空间光通信系统的大气湍流信道参数估计技术领域。该方法针对传统的分数矩参数估计准确性差，甚至会出现错误估计的问题，通过利用Mellin变换极大简化Gamma?Gamma分布参数估计过程并且建立统一的参数估计方法。然后作进一步改进，提出了双对数累积量期望的概念，从而推导出最终的参数估计表达式。与FMOM比较，既保证了较高的计算效率，而且提高了参数估计精度。

摘要： 本发明涉及一种基于Gamma分布的舰船备件需求近似计算方法，首先依据工程背景，在适当范围内设定k/n(G)系统的参数，其次计算Gamma型备件参数a,b的值，然后计算Gamma型备件需求的分布及其平均需求量，最后依次计算备件需求量为j时对应的概率值pj；当时，D的值即为满足目标保障概率P的备件需求量。

摘要： 本发明提供一种基于多态叠加Gamma分布的LJ1‑01夜间灯光数据去噪方法，所述方法包括步骤：获取LJ1‑01夜间灯光数据；构造多态叠加Gamma分布函数，以用于表示所述LJ1‑01夜间灯光数据；求解各叠加态的权重；在所述LJ1‑01夜间灯光数据中选择纯噪声作为噪声子集；分离出所述噪声子集中的混合分布的权重；计算所述LJ1‑01夜间灯光数据剔除噪声后的概率密度；构造有效丰度函数，以用于表示剔除噪声后的概率密度与原始的概率密度的比值；根据所述有效丰度函数，计算有效灯光数据。本申请提供的一种基于多态叠加Gamma分布的LJ1‑01夜间灯光数据去噪方法能快速去除LJ1‑01夜间灯光数据的噪声，并能有效消除不同环境下的噪声，具有较好的鲁棒性，在实际应用中具有良好的实用性和有效性。

摘要： 本发明公开了一种基于乘性稀疏表示和Gamma分布的SAR目标识别方法，输入训练样本图像集和测试样本图像并进行归一化处理，分别求取训练样本图像集中训练样本图像对应的训练样本列向量，以及测试样本图像对应的测试样本列向量；根据目标类别构造字典矩阵，然后对测试样本列向量进行建模；根据最大后验概率准则，求解测试样本列向量在字典矩阵下的稀疏表示向量，利用稀疏表示向量和字典矩阵求解重构误差；根据重构误差确定最终的识别结果。本发明将乘积模型和稀疏表示相结合，更准确的描述SAR图像，捕获图像的本质特征，为高精度目标识别创造有利环境；利用Gamma分布拟合相干斑的统计分布，减弱了相干斑对识别的影响，提高了识别的鲁棒性。