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[发明专利]森林碳储量抽样估测方法、装置、设备及存储介质-CN202210703989.7有效
发明人：韩雪莲;张加龙 -专利权人：西南林业大学
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种森林碳储量抽样估测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括获取目标森林的遥感影像数据，提取遥感特征变量，利用自然间断点分级法，对每个遥感特征变量进行分层，根据每个遥感特征变量中每个分层区域的面积比，确定每个遥感特征变量中每个分层区域的抽样权重，确定每个遥感特征变量中每层的抽样样本数，并根据抽样样本数执行抽样估测。本发明通过对遥感数据进行预处理，提取影响森林碳储量的关键遥感特征变量，之后进行包括面积确定权重、自然间断点分级法分层、最优分配法分配样本等分层抽样设计，实现森林碳储量的抽样估测，解决了目前的森林碳储量估测方法操作复杂，抽样样本量大、抽样精度和工作效率不高的技术问题。
森林储量抽样估测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种大电网风险快速评估方法-CN201911391632.4在审
发明人：耿莲;姚浩威;崔鲁;庄汝学;黄欣;周仰东;王勇;王慧;赵凌骏;谢维国;夏梦;谭文韬 -专利权人：苏州电力设计研究院有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种大电网风险快速评估方法，为：采用改进交叉熵算法同时对大电网的行离散型元件状态变量和相关性连续变量进行重要抽样得到系统状态样本，基于系统状态样本利用非序贯蒙特卡洛仿真得到大电网的风险水平参数；改进交叉熵算法中，离散型元件状态变量的重要抽样方法同传统交叉熵算法，相关性连续变量的重要抽样方法为：采用高斯混合模型对相关性连续变量的联合概率分布进行密度评估；将高斯混合模型作为相关性连续变量的重要抽样函数，迭代更新高斯混合模型的参数并得到相关性连续变量的近似最优的重要抽样函数；对相关性连续变量进行重要抽样，得到相关性连续变量的样本。
一种电网风险快速评估方法

[发明专利]一种基于置信水平的油气资源量计算方法及系统-CN202111285808.5在审
发明人：潘哲君;张学一;吴桐;付晓飞;贾茹 -专利权人：东北石油大学
申请日： 2021-11-02 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于置信水平的油气资源量计算方法及系统，该方法包括：根据油气资源量计算模型中各变量的数据集确定各变量的概率分布函数；采用蒙特卡罗方法根据各变量的概率分布函数对各变量进行设定抽样次数的随机抽样；将各次各变量的随机抽样结果输入油气资源量计算模型获得对应多个资源量计算值；确定资源量计算值的概率分布函数和置信区间；判断当前资源量计算值的概率分布函数的方差是否大于设定方差；若大于设定方差，则增大设定抽样次数，返回步骤“采用蒙特卡罗方法根据各变量的概率分布函数对各变量进行设定抽样次数的随机抽样”；否则输出当前资源量计算值的置信区间。
一种基于置信水平油气资源计算方法系统

[发明专利]一种高效结构失效概率函数求解的扩展线抽样方法-CN201710356747.4在审
发明人：袁修开;杨济波;陈斌 -专利权人：厦门大学
申请日： 2017-05-19 - 公布日： 2017-09-22 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：一种高效结构失效概率函数求解的扩展线抽样方法，涉及结构可靠性优化设计。构建辅助抽样密度函数针对设计变量情形，选择合适的辅助抽样密度函数求解对应的重要方向当变量服从分布时，求解对应的重要方向α；抽取变量样本依照变量分布产生对应变量的样本点{x(j)j＝1,2,...N}；计算对应的交点通过三点二次插值，计算对应线抽样下极限状态函数的交点计算失效概率函数估计依照交点值，参照公式计算失效概率函数估计。
一种高效结构失效概率函数求解扩展抽样方法

[发明专利]一种随机变量的抽样模拟方法-CN201810368316.4在审
发明人：吴震宇;陈建康;李艳玲;裴亮;张瀚 -专利权人：四川大学
申请日： 2018-04-23 - 公布日： 2018-09-21 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供一种随机变量的抽样模拟方法，包括以下步骤：将随机变量X的概率密度曲线与横坐标轴围成的面积划分为n个等宽的竖条，计算随机变量X的经验累积分布函数FX(xi)；根据所述随机变量X的经验累积分布函数FX(xi)，通过线性插值的方法得到随机变量X的样本值x，本发明所述随机变量的抽样模拟方法只需已知随机变量的概率密度曲线就能够进行抽样模拟，不需要随机变量的累积分布函数的反函数，适用于任意分布类型的随机变量的抽样模拟
随机变量抽样累积分布函数概率密度曲线分布类型横坐标轴实际问题等宽反函数竖条样本应用分析

[发明专利]结合拉丁超立方抽样的双向迭代并行概率潮流计算方法-CN201510231147.6在审
发明人：喻洁;仇式鹍;梁峻恺;梅军 -专利权人：东南大学
申请日： 2015-05-07 - 公布日： 2015-07-29 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合拉丁超立方抽样的双向迭代并行概率潮流计算方法，包括如下步骤：根据新能源发电功率变量的累积分布函数，利用拉丁超立方抽样法对新能源发电功率变量进行抽样，建立新能源发电功率变量的样本矩阵；针对电网可分区的特点，利用支路切割及节点撕裂法将电网浓缩成网格，建立双向迭代并行潮流计算模型；将所述新能源发电功率变量的样本矩阵作为双向迭代并行潮流计算模型的输入量进行概率潮流计算，得到输出变量的离散结果，利用核密度估计对输出变量的离散结果进行拟合，得到输出变量的概率密度函数。本发明将拉丁超立方抽样与基于浓缩网格的双向迭代并行潮流算法相结合，减少抽样数目并实现并行概率潮流计算。
结合拉丁立方抽样双向并行概率潮流计算方法

[发明专利]一种基于强化学习和自适应序贯重点抽样的电力系统充裕度评估方法-CN201510150631.6在审
发明人：黄杰;周霞;李威;方勇杰;薛峰;丁军策;苏寅生;黄河;李建设 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司;中国南方电网有限责任公司;南京南瑞集团公司
申请日： 2015-03-31 - 公布日： 2015-06-17 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习算法和自适应序贯重点抽样的电力系统充裕度评估方法，属于电力系统及其自动化领域。本发明首先对随机变量进行分类，初始化各个随机变量的重要性矩阵，然后基于各个随机变量的重要性矩阵，计算各个随机变量的重点抽样概率分布密度函数，抽取所有随机变量的样本集根据偏置系数进行筛选，若本次抽取的样本集通过筛选，则进行确定性的充裕度指标计算，否则重复抽样，反复进行充裕度指标计算，直至指标计算结果收敛。本发明解决了高维不确定变量重点抽样密度不易构建的问题，可以大大提高抽样效率，为电力系统充裕指标的快速评估提供高效、可靠的仿真计算方法。
一种基于强化学习自适应重点抽样电力系统充裕评估方法

[发明专利]一种计及电网接纳能力的概率潮流计算方法-CN201610148016.6有效
发明人：丁恰;喻洁;刘莉莉;陈仁思;葛俊;贺文;宁波;张慧玲;韩红卫;高宗和;谢丽荣;马晓青 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司;国网宁夏电力公司;国电南瑞南京控制系统有限公司
申请日： 2016-03-15 - 公布日： 2018-02-13 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种计及电网接纳能力的概率潮流计算方法，包括如下步骤步骤1、根据电网对新能源发电功率的接纳能力，建立新能源发电功率变量的累积分布函数，其中，累积分布函数以分段函数形式描述步骤2、根据建立的新能源发电功率变量的累积分布函数F(pk)，利用比例分配原理计算新能源发电功率变量各段区间的抽样次数，进而利用拉丁超立方抽样法分别对新能源发电功率变量各段区间进行抽样，建立新能源发电功率变量的样本矩阵；步骤3、将新能源发电功率变量的样本矩阵作为输入量进行概率潮流计算得到输出变量的离散结果，利用经验分布函数进行拟合，得到输出变量的概率分布函数。既扩展了拉丁超立方抽样法的应用范围，又保证了计算精度。
一种电网接纳能力概率潮流计算方法

[发明专利]自动驾驶仿真场景生成方法、装置、介质及电子设备-CN202210188451.7在审
发明人：周忠贺;刘涛;吴振昕;赵朋刚;张正龙;迟霆;赵思佳;赵悦岑;杨渊泽 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：所述方法包括：根据测试需求中的场景需求确定目标功能场景，并确定所述目标功能场景的场景变量特征；根据所述场景变量特征，从预设场景数据库的场景变量样本中选择目标场景变量样本；基于所述目标场景变量样本的数据分布特征，对所述目标场景变量样本进行抽样得到场景变量抽样值；基于场景变量抽样值生成目标仿真场景，以供利用所述目标仿真场景对待测试驾驶系统进行仿真测试。
自动驾驶仿真场景生成方法装置介质电子设备

[发明专利]车身模态学科的后处理方法、装置、设备及存储介质-CN202210796137.7在审
发明人：丘明敏;陈钊;林伟雄;江佳峰 -专利权人：东风柳州汽车有限公司
申请日： 2022-07-07 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：括：获取车身有限元模型，构建车身模态计算模型；根据车身模态计算模型进行有限元分析，得到基准分析结果；根据基准分析结果确定变量因子；根据变量因子搭建车身模态学科对应的抽样模型；设置抽样流程；根据抽样模型按照抽样流程对变量因子进行抽样通过上述方式，设置抽样模型自动对车身模态学科的基准分析结果进行后处理，避免了人工数据后处理造成的人工成本高且失误率高，为多学科轻量化优化提供数据支持，提升了多学科轻量化的优化效率。
车身学科处理方法装置设备存储介质

[发明专利]修复复合材料受损结构的修复结构的可靠性分析方法-CN202310920546.8在审
发明人：姚学锋;闫涵;符彬;汪愿;孙运刚 -专利权人：清华大学;国营芜湖机械厂
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：该方法包括：根据复合材料受损结构的属性数据，确定修复受损结构的修复方式；根据修复方式，获取修复结构的特征变量，以及特征变量中存在随机性的随机变量，其中，修复结构用于修复受损结构；根据与随机变量各自对应的概率分布，对随机变量进行重复N次抽样，得到N组抽样变量，N为正整数；将N组抽样变量输入到代理模型中，并根据代理模型的输出结果，确定修复结构的可靠性数值。
修复复合材料受损结构可靠性分析方法

[发明专利]一种基于多区域交互迭代的概率潮流计算方法-CN201510104213.3在审
发明人：喻洁;仇式鹍;梅军;郑建勇;孙博宇 -专利权人：东南大学
申请日： 2015-03-10 - 公布日： 2015-06-03 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多区域交互迭代的概率潮流计算方法，首先利用改进拉丁超立方抽样法对新能源发电功率变量进行抽样，建立新能源发电功率变量的样本矩阵；然后利用节点撕裂法对电网进行分区，建立多区域交互迭代计算模型本发明方法可考虑随机变量概率分布的尾部特征，利用改进拉丁超立方抽样法对新能源发电功率变量进行抽样，提高了样本有效性；本发明方法利用节点撕裂法对电网分区，建立多区域交互迭代计算模型，可实现并行计算并减少潮流计算的雅克比矩阵维数
一种基于区域交互概率潮流计算方法

[发明专利]准入模型的变量处理方法及装置-CN202011637185.9在审
发明人：高宝;梁桥红;陈阳阳;孙斌华 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种准入模型的变量处理方法及装置，可用于金融领域或其他领域。所述方法包括：根据准入模型对应的历史数据生成数据宽表；数据宽表中包括n个变量，n为大于1的正整数；根据预设的抽样比例对数据宽表中的变量进行抽样，将抽样后的变量输入预设的随机森林模型中，得到各变量对应的重要性度量值；根据重要性度量值确定变量从高到低的重要性排序，从重要性排序中选取前m个变量作为准入模型中的逻辑回归模型的输入变量；其中，m为小于n的正整数。本发明通过随机森林模型进行变量筛选，可以大大提升变量后续处理的效率，减少人为进行的变量挑选，从而提升准入模型整体流程的工作效率，提高业务处理的整体时效，节约大量的服务器资源。
准入模型变量处理方法装置

[发明专利]基于正态Copula函数的拉丁超立方抽样法概率潮流计算方法-CN201610147698.9有效
发明人：戴则梅;喻洁;刘莉莉;陈仁思;葛俊;贺文;宁波;张慧玲;韩红卫;丁恰;张丙金 -专利权人：国电南瑞科技股份有限公司;国网宁夏电力公司;国电南瑞南京控制系统有限公司
申请日： 2016-03-15 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于正态Copula函数的拉丁超立方抽样法概率潮流计算方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、根据新能源发电功率变量的相关系数矩阵，利用正态Copula函数生成满足新能源发电功率变量相关性的随机数矩阵；步骤2、利用拉丁超立方抽样法对步骤1中所生成的随机数矩阵进行抽样，并根据新能源发电功率变量的累积分布函数的逆函数建立新能源发电功率变量的样本矩阵；步骤3、将步骤2中所建立的新能源发电功率变量的样本矩阵作为输入量进行概率潮流计算，得到输出变量的离散结果，利用核密度估计对输出变量的离散结果进行拟合，得到输出变量的概率密度函数。
新能源发电功率变量潮流计算输出变量抽样法正态随机数矩阵样本矩阵概率概率密度函数累积分布函数核密度估计系数矩阵逆函数输入量拟合抽样

[发明专利]基于交叉控制变量法的电网可靠性快速评估方法及系统-CN202211005981.X在审
发明人：唐义;耿莲;朱培逸 -专利权人：常熟理工学院
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于交叉控制变量法的电网可靠性快速评估方法，使用交叉熵寻优获得系统元件优化的有偏无效度，选择重要元件构建相关系统；使用控制变量和重要抽样的混合法估计原始系统在特定负荷水平下的可靠性指标。将控制变量(CV)的概念结合到交叉熵和重要抽样(CE‑IS)的过程中，以提高CE‑IS中重要抽样的收敛性，进一步提高了大电网可靠性评估的效率。
基于交叉控制变量电网可靠性快速评估方法系统

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