【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及的是一种海洋环境预报领域的技术，具体是一种基于线性扩散过程的自适应核密度估计方法及波浪能发电机极端力预报方法。
技术介绍
1、对海况严重程度的统计描述为波浪能发电机的设计、安装和运行提供重要信息。要成功设计一个波浪能发电机，需要解该波浪能发电机在其设计寿命周期内(例如50年)将遇到的最恶劣、最极端的海况。一般来说，可用的海况信息是在相对较短的时间跨度内(例如二十五年或更短)在某一海域测得的有义波高hs数据集。根据设计或运行要求，要预测特定海域的波浪能发电机在五十年或更长时间内预计会遇到的极端hs值，必须首先找到一个合适的概率分布来准确表示测量数据。现有三参数weibull模型是最广泛使用的有义波高概率分布。根据hs和特定波浪周期的拟合边际分布及其相关性的信息，通过在正态空间和物理空间之间进行适当的变换，生成一条与设计寿命周期时间段(例如五十年)相对应的环境等值线(环境等值线描述一些相关环境变量的尾部特性，并作为设计过程的输入)。现有三参数weibull模型都是在绘制环境等值线时为有义波高选择的分布，但这些技术并未涉及三参数weibull分布拟合概率分布尾部时的表现。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术存在的上述不足，提出一种基于自适应核密度估计的波浪能发电机极端力预报方法，能够更准确、更有效地捕捉概率分布的尾部。
2、本专利技术是通过以下技术方案实现的：
3、本专利技术涉及一种基于自适应核密度估计的波浪能发电机极端力预报方法，包括：>
4、步骤s1：采用非参数核密度估计方法，其中：(x1,…xn)是从未知的单变量概率密度f中抽取的有限数据样本，f为估计该密度分布函数的形状，k为内核，h>0是一个平滑参数，即带宽。
5、步骤s2：当(x1,…xn)都是从任意给定点的未知单变量概率密度分布中抽取的有限数据样本，推导出高斯核密度估计器其中：带宽参数为通过演化以下扩散方程的解到时间t唯一地获得：t＞0,其初始条件为：其中：δ(x-xi)是xi处的狄拉克德尔塔函数。
6、步骤s3：根据线性扩散方程的平滑特性，扩展扩散模型其中：线性微分算子l具有的形式，a(x)和p(x)选择任意具有有界二阶导数的正函数，其初始条件为：δ(x-xi)是xi处的狄拉克德尔塔函数。
7、步骤s4：求解步骤s3的扩展扩散模型得到其中：渐近近似其中：t↓0，带宽参数是渐近最优参数，具体满足e为数学期望值，t的值会随着x的值变化而变化。
8、步骤s5：基于步骤1-4得到具有尾部精确预报值的有义波高hs概率密度函数曲线，进而预报得到50年极端海况环境轮廓线，进而得到精确的50年回归期有义波高hs的极值。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于自适应核密度估计的波浪能发电机极端力预报方法，其特征在于，采用非参数核密度估计方法对实测海浪数据进行统计处理，得到概率密度的结果；高斯核密度估计器对实测海浪数据进行统计处理，得到概率密度函数式结果；采用扩展扩散模型对实测海浪数据数据进行数值模拟处理，得到转移概率密度的结果；求解扩展扩散模型，得到具有尾部精确预报值的有义波高HS概率密度函数曲线，进而预报得到50年极端海况环境轮廓线，进而得到精确的50年回归期有义波高HS的极值。
2.根据权利要求1所述的基于自适应核密度估计的波浪能发电机极端力预报方法，其特征是，具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应核密度估计的波浪能发电机极端力预报方法，其特征在于，采用非参数核密度估计方法对实测海浪数据进行统计处理，得到概率密度的结果；高斯核密度估计器对实测海浪数据进行统计处理，得到概率密度函数式结果；采用扩展扩散模型对实测海浪数据数据进行数值模拟处理，得到转移概率密...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。