一种用于风险因素场景生成与削减改进型抽样方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于风险因素场景生成与削减改进型抽样方法及系统，属于风险数据处理技术领域。本发明专利技术的系统包括场景抽样模块、抽样优化模块、曲线生成模块、计算机设备和存储有计算机程序的可读存储介质，基于上述计算机程序本发明专利技术实现的方法步骤包括：初始化样本点、优化样本点、混合抽样、复杂度优化和生成风险曲线。本发明专利技术通过引入优化算法和混合抽样策略，提高样本分布的均匀性、抽样效率和样本多样性，从而生成更加精准和高效的风险因素场景。该方法不仅能够更好地表征复杂风险因素，还能有效削减冗余场景，与预测数据相结合，提高风险评估和预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及风险数据处理，具体为一种用于风险因素场景生成与削减改进型抽样方法及系统。

技术介绍

1、在现代风险管理和预测分析中，生成和削减风险因素场景是关键步骤。传统的拉丁超立方抽样（latin hypercube sampling, lhs）方法因其能够有效生成高维样本数据而广泛应用。然而，现有的lhs方法在样本均匀性、抽样效率和样本多样性方面存在一定的不足，影响了风险评估和预测的准确性。

2、传统的lhs方法通过在每个维度上均匀分布样本点来确保样本的代表性，但由于样本点间的距离可能不均匀，导致生成的样本在高维空间中分布不均匀。这种不均匀分布可能导致某些重要的风险因素被低估或忽略，进而影响预测模型的准确性。此外，现有lhs方法的计算复杂度较高，处理大规模数据时效率低下，难以满足实际应用的需求。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种用于风险因素场景生成与削减改进型抽样方法及系统，通过引入优化算法和混合抽样策略，提高样本分布的均匀性、抽样效率和样本多样性，从而生成更加精准和高效的风险因素本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于风险因素场景生成与削减改进型抽样方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种用于风险因素场景生成与削减改进型抽样方法，其特征在于：S1中具体方法如下：

3.如权利要求1所述的一种用于风险因素场景生成与削减改进型抽样方法，其特征在于：S2中的优化过程包括定义目标函数，以及该函数最小化样本点的均匀性指标，通过不断迭代和调整样本点的位置，最终得到优化后的样本点。

4.如权利要求3所述的一种用于风险因素场景生成与削减改进型抽样方法，其特征在于：S2中目标函数和函数最小化样本点的均匀性指标如下：

5.一种用于风险因素场景生...

【技术特征摘要】

1.一种用于风险因素场景生成与削减改进型抽样方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种用于风险因素场景生成与削减改进型抽样方法，其特征在于：s1中具体方法如下：

3.如权利要求1所述的一种用于风险因素场景生成与削减改进型抽样方法，其特征在于：s2中的优化过程包括定义目标函数，以及该函数最小化样本点的均匀性指标，通过不断迭代和调整样本点的位置，最终得到优化后的样本点。

4.如权利要求3所述的一种用于风险因素场景生成与削减改进型抽样方法，其特征在于：s2中目标函数和函数最小化样本点...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈嘉英，程嵩，杨轩，高松林，苏海棋，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司综合服务中心，
类型：发明
国别省市：