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提出一种基于维纳过程的可靠性评估方法。根据产品的退化数据建立基于维纳过程的退化模型,进而采用Bootstrap方法来提高小样本情况下退化参数的估计精度,最后,对退化过程首达时的分析来获得产品的寿命分布。通过对GaAs激光器的退化数据进行可靠性评估和寿命预测,结果表明该方法相比现有方法更符合实际。 相似文献
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基于1978~2012年安徽省农村居民年人均纯收入的时间序列,利用Eviews软件对时间序列先后进行平稳性检验、自相关和偏相关分析,并建立ARMA(1,1)模型;然后确定模型参数并对模型的随机误差项进行白噪声检验,检验通过,满足预测的要求;运用该模型对人均纯收入进行预测,结果显示平均绝对误差率较低;利用模型进行农村居民纯收入进行短期预测,数据表明,安徽省农村居民纯收入将保持持续稳定增长的态势增长;最后针对增加农村居民收入与缩小城乡居民收入差距等问题提出了可行性的建议。 相似文献
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根据上证00001股股票的日线数据,建立多元线性回归和时间序列的预测模型,在对未来数据未知的情况下,利用R语言分析软件预测得出多元线性回归模型和时间序列模型中的回归参数,并评估模型精度。计算结果显示,模型的拟合精度较高,可以较好地拟合该股票数据。 相似文献
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基于Matlab和BP神经网络的固体火箭发动机比冲性能的预测 总被引：2，自引：0，他引：2
本文采用基于误差反向传播算法(BP算法)的人工神经网络技术,利用Mat lab神经网络工具箱,建立了固体火箭发动机比冲性能预测的神经网络模型,并利用实验数据进行了验证.结果表明,可以利用该方法开展固体火箭发动机比冲性能的预测. 相似文献
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基于SEBAL模型的区域ET计算及气象参数敏感性分析——以天津市为例 总被引：1，自引：1，他引：0
本文根据SEBAL模型的理论建立了利用遥感数据计算区域ET的计算模型.提出了敏感度评价指标,建立了单参数敏感性评价体系,并对模型气象参数进行敏感性评价.计算模型以Landsat7 ETM+遥感影像数据和大气温度、风速、湿度、日照时数等地袁气象数据作为输入,并对一些难以获取的参数做了简化处理,以ERDASImagine遥感数据处理软件为工具,计算了研究区(天津市)24h ET空间分布图,并与Penman-Monteith公式所计算的研究区4种典型下垫面ET比较,结果显示,SEBAL模型计算的ET空间分布比较符合下垫面实际情况,计算结果较合理.考虑到气象数据对模型的影响重大,本文利用独立敏感度评价指标对模型中几个气象参数进行了敏感性分析,发现SEABL模型对风速、气温比较敏感,而对计算过程中选取的"热点"温度不敏感.本次建立的SEBAL模型计算较准确,参数敏感度评价方法简单有效,适合独立参数的敏感性分析. 相似文献
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本文采用基于误差反向传播算法（BP算法）的人工神经网络技术，利用Mat lab神经网络工具箱，建立了固体火箭发动机比冲性能预测的神经网络模型，并利用实验数据进行了验证。结果表明，可以利用该方法开展固体火箭发动机比冲性能的预测。 相似文献
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提出小型纯电动无人机(UAV)锂电池状态估计方法的模型建立、算法推导和实验验证,该方法基于电池简化模型,准确估计荷电状态(SOC)和放电终止时间(EOD),并预测无人机未来功率消耗.本文创新点包括:基于模型理论搭建预测体系结构,对锂聚合物电池进行建模;基于锂电池简化模型,引入人工进化算法获取电池负载、温度和SOC值之间的相关性;基于贝叶斯估计方法,设计外部反馈校正回路(OFCL),调整过程噪声方差值,减小估计偏差值,补偿动态系统初始值;利用电池模型参数和SOC估计值,建立无人机功率消耗模型.通过应用于四旋翼纯电动无人机实际工况表明,新方法估计精度高和鲁棒性好,能够实现无人机最佳目标任务规划和飞行计划. 相似文献
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BDI指数的预测对于航运市场经营管理具有重要地指导作用。本研究构建了基于周期、均值回复和跳跃特性的BDI指数O-U随机预测模型,主要创新点有：一是分析了BDI指数的周期、均值回复以及跳跃特性,将该三大特性纳入BDI指数随机预测模型,有效提升了BDI指数预测理论科学性。二是借助O-U随机过程,建立了基于周期、均值回复以及跳跃特性BDI指数预测模型,同时,利用Fourier级数函数估计周期参数,借助一阶自回归估计均值回复参数,以及Gamma分布和双指数分布来估计跳跃参数,解决了参数较多、估计难度较大的问题。三是采集2013年-2015年BDI指数日数据进行拟合,并借助蒙特卡罗方法对2016年上半年BDI指数开展了预测,结果表明本模型预测精确度较高。 相似文献
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基于SEBAL模型的区域ET计算及气象参数敏感性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
本文根据SEBAL模型的理论建立了利用遥感数据计算区域ET的计算模型,提出了敏感度评价指标,建立了单参数敏感性评价体系,并对模型气象参数进行敏感性评价。计算模型以Landsat7 ETM+遥感影像数据和大气温度、风速、湿度、日照时数等地表气象数据作为输入,并对一些难以获取的参数做了简化处理,以ERDAS Imagine遥感数据处理软件为工具,计算了研究区（天津市）24h ET空间分布图,并与Penman-Monteith公式所计算的研究区4种典型下垫面ET比较,结果显示,SEBAL模型计算的ET空间分布比较符合下垫面实际情况,计算结果较合理。考虑到气象数据对模型的影响重大,本文利用独立敏感度评价指标对模型中几个气象参数进行了敏感性分析,发现SEABL模型对风速、气温比较敏感,而对计算过程中选取的“热点”温度不敏感。本次建立的SEBAL模型计算较准确,参数敏感度评价方法简单有效,适合独立参数的敏感性分析。 相似文献
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文章主要从地铁环控空调能耗的基本构成方面提出了空调系统节能的途径与措施,指出环控空调系统的节能要重视空调系统设计的节能、空调系统运行的节能. 相似文献
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利用光纤温度传感器探测风机机轴发热产生的温度信号,并将此信号转换成电信号,经系统放大、计算、比较、存储、分析风机机轴的温升情况,并对温度超标的风机机轴实时报警。根据该系统提供的数据,维修人员能够准确地了解运行风机机轴的技术状态,及时发现热轴故障,采取预防措施,避免风机机轴过热造成重大行车事故。同时,该系统还能极大地减轻作业人员的劳动强度,避免因经验不足和判断失误等因素造成的误报、漏检、热轴事故,减少了安全隐患。 相似文献
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混凝土碳化深度是钢筋混凝土结构耐久性评估的重要参数,影响混凝土碳化深度的因素主要有水灰比、水泥用量、混凝土抗压强度、碳化时间、水泥强度、温度与湿度。基于以上7个参数,并结合BP神经网络较好的预测性,以及主成分分析(PCA)能消除自变量间的多重共线性和降低输入数据维度的特点,建立了基于PCA-BP神经网络的混凝土碳化深度预测模型。以30组实测数据为例,对7个影响因素进行主成分分析,最终降为4个主成分,进而将其作为BP神经网络的输入因子,对混凝土碳化深度进行了预测。结果表明:PCA-BP神经网络预测误差低,实现了对混凝土碳化深度的较准确预测,PCA-BP神经网络模型为混凝土碳化深度预测提供了一种科学、可靠的方法。 相似文献
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基于BP神经网络的中国人口预测 总被引：1，自引：0，他引：1
本文基于中国统计年鉴1990—2010年中国人口数据,通过建立BP神经网络模型,对中国人口进行了预测。结果表明,神经网络预测数据相对误差不到0.01%,比传统预测方法精确很多,根据该模型预测,中国人口将在2050年达到峰值14.5亿左右。 相似文献