基于条件平均跨越率的极值预测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 预期的结果和意义 | 第18-19页 |
| 第2章 随机过程及应用 | 第19-44页 |
| 2.1 随机过程的基本概念 | 第19-21页 |
| 2.1.1 随机变量 | 第19-20页 |
| 2.1.2 随机过程的定义 | 第20页 |
| 2.1.3 随机过程的分类 | 第20-21页 |
| 2.2 随机过程的平稳性与遍历性 | 第21-29页 |
| 2.2.1 随机过程的平稳性 | 第21-24页 |
| 2.2.2 遍历性过程 | 第24-29页 |
| 2.3 平稳随机过程的谱分析 | 第29-30页 |
| 2.4 两种重要的随机过程 | 第30-31页 |
| 2.4.1 泊松过程 | 第30-31页 |
| 2.4.2 正态过程 | 第31页 |
| 2.5 经典的极值理论 | 第31-38页 |
| 2.6 广义PARETO分布 | 第38-42页 |
| 2.6.1 广义Pareto分布 | 第38-40页 |
| 2.6.2 广义Pareto分布的性质 | 第40-42页 |
| 2.7 LEVENBERG MARQUARDT法 | 第42-43页 |
| 2.8 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 条件平均跨越率(ACER) | 第44-57页 |
| 3.1 条件平均跨越率 | 第44-48页 |
| 3.2 单个载荷模拟 | 第48-51页 |
| 3.3 组合载荷模拟 | 第51-52页 |
| 3.4 极值预测方法 | 第52-56页 |
| 3.4.1 ACER模型 | 第52-54页 |
| 3.4.2 GEV模型 | 第54-55页 |
| 3.4.3 Gumbel模型 | 第55页 |
| 3.4.4 POT模型 | 第55-56页 |
| 3.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 数值分析 | 第57-67页 |
| 4.1 ACER极值预测 | 第58-62页 |
| 4.2 GEV极值预测 | 第62页 |
| 4.3 GUMBEL极值预测 | 第62-63页 |
| 4.4 POT极值预测 | 第63-65页 |
| 4.5 极值预测结果比较 | 第65-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
