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基于图像矫正与重构的光伏出力损失预测

电力系统自动化 2024年第20期48卷 130-139页

作者：武云逸王森孙永辉张文杰河海大学人工智能与自动化学院江苏省南京市210098 河海大学电气与动力工程学院江苏省南京市210098 香港理工大学电机与电子工程学系中国香港999077

随着“双碳”目标的提出,光伏发电在电网中的渗透率不断提高,而光伏发电可能受到多种环境因素影响。其中,光伏面板污染造成的局部遮挡是造成功率损失、影响光伏发电效率的重要因素。针对传统污染检测依赖于大型数据集的构建,且损失预测... 详细信息

随着“双碳”目标的提出,光伏发电在电网中的渗透率不断提高,而光伏发电可能受到多种环境因素影响。其中,光伏面板污染造成的局部遮挡是造成功率损失、影响光伏发电效率的重要因素。针对传统污染检测依赖于大型数据集的构建,且损失预测存在着预测精度低、数据形式单一等问题,提出基于图像矫正与重构的光伏出力损失预测方法,利用图像矫正与重构检测光伏面板污染,并对功率损失进行估计。该方法首先通过图像矫正与图像重构检测污染,并将图像数据转换为文中数据;其次,从矫正与重构后的图像数据中挖掘特征;最后,构建包含时序信息的多模态特征数据进行损失预测。测试结果表明,文中所提方法较传统方法性能得到提升。

关键词：光伏发电损失预测图像重构图像矫正

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基于径向基函数网络的地震火灾损失预测

地震学报 2007年第1期29卷 95-101页

作者：王海荣王明学中国武装警察部队学院消防工程系中国河北廊坊065000 中铁六局北京铁建有限公司中国北京100078

针对地震火灾的复杂性和多变性的特点,利用径向基函数网络的自学习、自适应能力和容错性特性,根据地震火灾的历史资料,建立了基于径向基函数网络的地震火灾损失预测模型,并对该模型进行了检验和讨论,说明本方法的适用性,也为其它自然灾... 详细信息

针对地震火灾的复杂性和多变性的特点,利用径向基函数网络的自学习、自适应能力和容错性特性,根据地震火灾的历史资料,建立了基于径向基函数网络的地震火灾损失预测模型,并对该模型进行了检验和讨论,说明本方法的适用性,也为其它自然灾害的损失预测提供了简单、有效的方法.

关键词：损失预测地震火灾 RBF神经网络

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基于组合预测的浙江省台风灾害损失预测

自然灾害学报 2013年第6期22卷 223-231页

作者：张颖超范金平邓华南京信息工程大学江苏南京210044

浙江省是遭受台风灾害较为严重的地区之一,台风灾害的损失预测对防灾减灾工作及城市国民经济建设具有重大意义。通过对影响浙江省的历史台风灾害损失值的分析处理,根据群关联度筛选受灾体脆弱度的影响因子,以损失率的方式预测估计了台... 详细信息

浙江省是遭受台风灾害较为严重的地区之一,台风灾害的损失预测对防灾减灾工作及城市国民经济建设具有重大意义。通过对影响浙江省的历史台风灾害损失值的分析处理,根据群关联度筛选受灾体脆弱度的影响因子,以损失率的方式预测估计了台风带来的灾害损失。采用组合预测方法,将几种比较成熟的预测方法,根据一定的规则建立相应的组合预测模型来预测损失率。通过信息集成以分散单一预测的不确定性,减少总体不确定性,从而提高预测精度。几个预测结果的均方根误差(RMSE)显示,组合预测能很好地减小单一预测方法的误差,有效地提高预测台风灾害损失值的可靠性。

关键词：台风损失预测组合预测均方根误差

基于高斯过程回归模型的洪涝灾害损失预测研究——以重庆市为例

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长江流域资源与环境 2019年第6期28卷 1502-1510页

作者：龚艳冰向林刘高峰河海大学统计与数据科学研究所江苏常州213022 江苏省“世界水谷”与水生态文明协同创新中心江苏南京211100

快速准确的预测洪涝灾害各项损失是开展洪涝灾害应急管理工作的基础,而预测技术和方法则是洪涝灾害损失预测的核心与关键。从灾害风险构成因素和数据易获取性2方面构建了洪涝灾害损失评估指标体系,分别从致灾因子、孕灾环境、承灾体和... 详细信息

快速准确的预测洪涝灾害各项损失是开展洪涝灾害应急管理工作的基础,而预测技术和方法则是洪涝灾害损失预测的核心与关键。从灾害风险构成因素和数据易获取性2方面构建了洪涝灾害损失评估指标体系,分别从致灾因子、孕灾环境、承灾体和应急能力4个方面选取了13项损失评估输入指标,提出基于高斯过程回归模型的洪涝灾害损失预测方法,并应用于重庆市洪灾受灾人数、农作物受灾面积和直接经济损失的预测。实例表明,高斯过程回归方法对上文提到的3种损失情况预测结果的残差平方和分别为0.99、0.1、12.67,拟合精度分别达到99.85%、99.97%、96.1%,相较于多层感知器神经网络和支持向量机等方法更具优越性。

关键词：洪涝灾害损失预测高斯过程回归

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基于copula回归模型的损失预测

统计与信息论坛 2013年第9期28卷 27-31页

作者：孟生旺刘新红中国人民大学应用统计科学研究中心北京100872 北京石油化工学院数理系北京102617

在非寿险损失预测的广义线性模型中,通常假设损失次数与损失强度相互独立,事实上二者之间往往存在一定的相依关系,可通过copula函数来刻画。在损失已经发生的条件下,假设损失次数服从零截断泊松分布,损失强度服从伽玛分布,可以建立损失... 详细信息

在非寿险损失预测的广义线性模型中,通常假设损失次数与损失强度相互独立,事实上二者之间往往存在一定的相依关系,可通过copula函数来刻画。在损失已经发生的条件下,假设损失次数服从零截断泊松分布,损失强度服从伽玛分布,可以建立损失次数与损失强度相互依赖的copula回归模型。把损失强度的分布扩展到逆高斯分布,并将此模型应用于一组车险保单数据进行实证研究。结果表明:该模型不但在损失预测方面优于独立假设下的广义线性模型,而且也优于损失强度服从伽马分布假设下的copula回归模型。

关键词： copula回归逆高斯分布伽玛分布损失预测

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地震灾害损失预测(综述)

自然灾害学报 1995年第2期4卷 20-29页

作者：陈颙刘杰国家地震局北京100036 国家地震局分析预报中心北京100036

地震危害性评定和损失预测是一个富有挑战性的科学问题,对于减轻地震灾害具有十分重要的意义。本文对近年来地震危害性的研究的现状、问题、困难和发展的趋势进行了简要的综述。

关键词：地震灾害损失预测

基于Softmax回归模型的地震灾害损失预测评估研究

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2021年第12期44卷 1676-1681页

作者：李云飞许才顺池招招张飞清华大学合肥公共安全研究院安徽合肥230601 安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽合肥230601

文章在对地震灾害损失进行等级划分基础上,提出一种利用Softmax回归模型对地震灾害损失进行评估预测的方法。该方法以我国2005—2017年的全国地震数据作为样本集,将震级、震源深度、震中烈度、抗震设防烈度、设计基本地震加速度、灾区人... 详细信息

文章在对地震灾害损失进行等级划分基础上,提出一种利用Softmax回归模型对地震灾害损失进行评估预测的方法。该方法以我国2005—2017年的全国地震数据作为样本集,将震级、震源深度、震中烈度、抗震设防烈度、设计基本地震加速度、灾区人均GDP、灾区人口、受灾面积等数据作为特征参数,在Softmax回归损失函数中加入权重衰减项后运用梯度下降算法进行求解,采用最小损失函数值对应的模型参数来构建Softmax回归模型,对地震灾害损失等级进行评估和预测。研究结果表明,与支持向量机(support vector machine,SVM)和传统逆向传播(back propagation,BP)神经网络相比,该方法具有更高的地震灾害损失预测精度和能力,其测试精度达到78.571%。

关键词： Softmax回归模型 BP神经网络支持向量机(SVM) 地震灾害损失预测

基于改进的神经网络方法的风暴潮灾害经济损失预测

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海洋科学 2023年第12期47卷 10-20页

作者：赵领娣綦艳玲王小华中国海洋大学经济学院山东青岛266100 中国海洋大学教育部人文社会科学重点研究基地中国海洋大学海洋发展研究院山东青岛266100 新南威尔士大学中澳海岸带管理研究中心澳大利亚堪培拉2600

风暴潮灾害一直以来对中国东南沿海地区的社会经济发展具有较为严重的负面影响,是对中国造成危害最为严重的海洋灾害之一,建立一个准确有效的损失评估模型进行风暴潮灾害损失预测,对风暴潮灾害的预防具有重要的意义。本文在现有研究的... 详细信息

风暴潮灾害一直以来对中国东南沿海地区的社会经济发展具有较为严重的负面影响,是对中国造成危害最为严重的海洋灾害之一,建立一个准确有效的损失评估模型进行风暴潮灾害损失预测,对风暴潮灾害的预防具有重要的意义。本文在现有研究的基础上收集了2000—2018年中国东南沿海的琼、粤、闽、浙等省份记录较为完整的风暴潮灾害相关数据,在综合考虑危险性、承灾体脆弱性、孕灾环境和防灾减灾能力的基础上,建立起更为完整的风暴潮灾害损失的指标体系。相较于单一的BP神经网络,本文在借鉴机器学习相关理论的基础上搭建了差分进化灰狼算法(DEGWO)优化的BP神经网络,对样本进行训练和仿真测试。结果表明,通过DEGWO算法优化后的模型误差更小,数据的拟合程度更高,对比而言,提高了风暴潮灾害损失预测的精确性,能够为风暴潮灾害损失预测的研究提供新的思路,同时也为风暴潮灾害的防灾减灾管理提供了指导。

关键词：风暴潮损失预测差分进化灰狼算法(DEGWO) BP神经网络

基于主成分分析及RBF神经网络的浙江省台风灾害损失预测

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科技通报 2014年第9期30卷 13-19页

作者：叶小岭梁伟邓华南京信息工程大学南京210044

本研究基于1953-2007年登陆或对浙江省有重大影响的台风历史案例数据,考虑影响台风灾害损失大小的主要因素有台风致灾因子、承灾体暴露性影响因子与承灾体脆弱性影响因子,运用主成分分析法对表示承灾体暴露性影响因素与承灾体脆弱性影... 详细信息

本研究基于1953-2007年登陆或对浙江省有重大影响的台风历史案例数据,考虑影响台风灾害损失大小的主要因素有台风致灾因子、承灾体暴露性影响因子与承灾体脆弱性影响因子,运用主成分分析法对表示承灾体暴露性影响因素与承灾体脆弱性影响因素进行数据处理,提取主成分作为RBF神经网络模型的输入,从而建立预测模型。在2006年和2007年影响浙江省的2个台风的实际预测中,主成分RBF预测能够减少台风灾害损失的误差。因此,该模型可用于实际台风灾害损失预测,有效地提高预测台风灾害损失值的可靠性,对于浙江省乃至全国防灾减灾工作有着重大的实际意义。

关键词：台风灾害损失预测主成分分析 RBF神经网络浙江