傅惠民
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关键词:时间序列 非线性预测 递进自回归预测 递进回归—自回归预测 递进预测公式 递进均方误差 递进预测区间 加权累加 倒数变换
提出递进自回归预测方法,其中包括递进自回归模型、递进自回归滑动平均模型、递进时变自回归模型、递进时变自回归滑动平均模型、递进回归—自回归模型。建立时间序列的递进预测公式,给出其最佳无偏预测,并推导出递进均方误差计算公式和高置信水平的递进预测区间估计。该方法是以逐步线性形式表示的一种非线性预测,既具有线性预测的简单性,又具有非线性预测精度高的特点。它不但可用于平稳时间序列预测,而且还可用于非平稳时间序列预测、确定性时间序列预测和小样本预测。此外,文中还给出时间序列线性组合及乘积的预测方法。并通过加权累加、倒数变换等方法,对观测值进行映射变换,使其呈现出更强的规律性,以进一步提高预测精度。
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关键词:金属波纹管 寿命 可靠度 置信度
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关键词:回归分析 可靠性分析 置信限
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关键词:最佳无偏整体估计法 回归分析 最佳线性无偏估计 截尾试验 加速试验 可靠性
提出一种最佳无偏整体估计方法 ,给出整体参数的估计量及其协方差公式 ,建立正态分布、Weibull分布和极值分布等位置—尺度分布族的点估计与区间估计。传统的回归分析只适用于正态分布和完全数据 ,最佳无偏整体估计方法则将回归分析推广到工程中常见的位置—尺度分布族和截尾数据的情况。该方法可以将不同条件 (状态 )下的试验数据作为一个整体进行统计推断 ,能够全面开发利用不同条件下试验数据之间的横向信息 ,使其可利用的信息量远远大于只能分别在各自条件下对试验数据进行处理的传统最佳线性无偏估计方法。最佳无偏整体估计方法对一种条件下只有一个失效数据的情况也能进行分析 ,传统最佳线性无偏估计方法则要求在一种条件下有较多的失效数据 ,因此前者具有小样本性质 ;并且前者的参数估计量是所有条件下顺序统计量的线性函数 ,后者的参数估计量只是一种条件下顺序统计量的线性函数 ,所以前者的参数估计量具有更好的正态分布特性。大量MonteCarlo模拟和工程应用表明 ,在试样数相同的情况下 ,文中方法比传统方法具有更高的精度 ,而在精度相同的情况下 ,则可节省大量试样
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关键词:应变疲劳 应变强度 强度分布
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关键词:压力容器 缺陷尺寸 模糊表征 失效评定 可靠度
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