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191.
不完全数据整体估计方法 总被引:2,自引:3,他引:2
提出一种不完全数据整体估计方法,给出整体参数的最佳线性无偏估计量及其协方差矩阵,将传统的只适用于完全数据的回归分析推广到工程中常见的不完全数据的情况。文中针对位置-尺度分布族的不完全数据整体估计方法进行了详细讨论。该方法可以将不同条件下的试验数据作为一个整体进行统计推断,因此,对一种条件下只有一个失效数据的情况也能进行分析。与传统方法相比,具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可以节省大量试样。 相似文献
192.
范作民 《中国民航学院学报》1997,15(4):1-8
】主因子模型是发动机状态诊断(基于故障方程的故障诊断)理论的一个新进展。故障相关性准则的正确选取是主因子模型的核心问题。本文给出三种建立故障相关性准则的途径,即利用线性回归分析、时序分析和系统辨识理论中的定阶准则建立故障相关性准则,以及利用数理统计中的线性模型线性假设显著性检验理论和区间预测理论建立故障相关性准则。文中对所得到的11个准则进行了比较。研究结果表明,利用线性模型线性假设显著性检验理论建立的两个准则(变量显著性准则VSC和子集显著性准则SSC)要比近代回归分析、系统辨识或时序分析中通常采用的选择最优变量子集的定阶准则具有更强的故障辨识能力和鉴别线性模型多重共线性的能力。 相似文献
193.
194.
195.
基于贝叶斯LS-SVR的锂电池剩余寿命概率性预测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于贝叶斯最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的锂电池剩余寿命在线概率性预测方法.首先,通过滚动窗方法选取锂电池历史健康退化数据,并根据相空间重构原理建立训练样本,其中最小嵌入维数使用Cao氏方法计算获得.然后,运用贝叶斯3层推理训练LS-SVR预测模型,在迭代预测阶段,采用蒙特卡罗方法来表示和管理多步预测中的不确定性及其传递,即用一群离散粒子来近似连续分布,结合“退化轨迹不相交”原则和高斯过程假设,预测出锂电池健康状态未来时刻的发展趋势.最后结合给定的失效阈值,通过统计穿越阈值的粒子数目得到剩余寿命的概率分布.使用美国国家航空航天局阿姆斯研究中心公开的电池数据集与高斯过程回归(GPR)方法进行对比实验,多项预测性能指标结果表明贝叶斯LS-SVR方法具有更高的预测准确度和置信度. 相似文献
196.
气动降阶模型(ROM)是预测非定常气动力的有效工具,具有高精度和低计算成本的优点,近年来许多研究证实了该方法的有效性。但是关于飞行参数变化时,ROM的鲁棒性还需要进一步提高。为了提高ROM对不同飞行参数下的气动力预测能力,提出了基于最小二乘支持向量回归(LS-SVR)和增量学习算法的参数化降阶模型。LS-SVR是一种具有良好泛化能力的回归方法,基于LS-SVR的增量学习算法的主要贡献是在增加新样本集时,不需要重新学习整个数据集。为说明该方法的有效性,基于两自由度NACA64A010翼型构建参数化非定常气动力降阶模型。为了训练气动力输入和相应输出之间的关系,将马赫数和迎角作为附加的模型输入。仿真结果表明,该降阶模型能够准确描述气动力和气动弹性系统在不同飞行参数下的动态特性。 相似文献
197.
通过对北京航空材料研究院(BIAM)5种典型仿效技术创新项目产品产值时间序列进行统计分析,建立其成长模型,并实际验证该模型的正确,从而了解仿效技术创新项目的成长过程.实证分析中还发现仿效创新项目收入占总收入比例的成长符合逻辑斯蒂或龚帕斯模型. 相似文献
198.
偏最小二乘回归模型内涵分析方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
偏最小二乘回归是一种新型的多元分析方法。它可以在自变量多重相关的条件下,有效地构造出对系统解释性最强的子空间,进行发建模,使模型的精度和可靠性得到很大的提高。本文提出采用因素分析方法,对偏最小二乘回归的最优子空间进行正交变换。这种变换方法对偏最小二乘回归的模型结果没有任何影响,却可以使最优子空间的实际含义得到更好的解释。案例研究表明,经过正交变换后,原始变量被分为若干变量组,每个变量组分别对应于最 相似文献
199.
200.
The study of the development cost of general aviation aircraft is limited by small samples with many cost-driven factors. This paper investigates a parametric modeling method for prediction of the development cost of general aviation aircraft. The proposed technique depends on some principal components, acquired by utilizing P value analysis and gray correlation analysis. According to these principal components, the corresponding linear regression and BP neural network models are established respectively. The feasibility and accuracy of the P value analysis are verified by comparing results of model fitting and prediction. A sensitivity analysis related to model precision and suitability is discussed in detail. Results obtained in this study show that the proposed method not only has a certain degree of versatility, but also provides a preliminary prediction of the development cost of general aviation aircraft. 相似文献