基于混合Copula函数和聚类算法的极值风速预测

摘要

极值预测在自然灾害防御、化工安全生产、金融风险管控等许多安全场景中具有重要应用,然而,由于混合类型事件的影响,传统极值预测方法往往无法有效处理数据中不同分布所引起的问题.为此,本文提出了一种基于混合Copula函数结合聚类算法的极值风速预测方法.在此方法中,首先采用聚类算法自适应地将风速块最大数据集划分为不同簇,并获取每个簇的最佳边缘分布;然后,利用混合Copula函数连接各簇的边缘分布,采用粒子群优化算法最小化KL散度,从而确定混合Copula函数的权重,最终实现在特定重现期下的风速极值预测.为避免过拟合和欠拟合,采用两折交叉验证对模型进行验证与调优.实证结果表明,本文提出的模型在混合分布下能够显著提高极值预测的准确性和可靠性,在风速等气象数据的极值预测中,相较于传统方法具有更高的预测精度和稳定性.本文方法不仅为风速数据等领域的极值分析提供了有力工具,也为其他混合分布数据的极值预测提供了新的思路和方法.

关键词

极值风速预测 / 聚类算法 / 混合Copula函数 / 粒子群优化 / 交叉验证