基于三参数指数-威布尔分布的加速试验剖面优化设计方法

加速寿命试验利用加速应力对试件进行寿命试验,可以提高试验和获得产品的寿命信息的效率。为更加准确地评估高可靠性长寿命机电装备在规定环境下工作的寿命,同时考虑到三参数指数-威布尔分布可以更好地描述复杂产品的失效机理,基于三参数指数-威布尔分布,以应力水平和应力转换时间为设计变量,以产品在正常应力水平下的对数中位寿命估计值的渐近方差最小化为优化准则,进行三步进应力加速寿命试验剖面的优化设计,并与通过传统剖面设计方法设计的剖面进行对比,证明了该优化方法的有效性。

基于三参数指数平滑天然气产量预测分析

近年来,国际天然气价格暴涨,作为现阶段最清洁的能源,有家庭生活燃料、工业燃料、商业能源等多种用途,天然气的价格直接影响到天然气的开采量和使用量。同时,天然气是不可再生能源,其开采和使用需要一定的限制,因此对于国内天然气产量的预测是值得关注的问题。因为天然气产量存在明显的周期性和增长趋势,本文采用三参数指数平滑法对其月产量进行预测,预测结果符合前期增长规律,对于未来天然气的开采有一定的参考意义。

三参数对称指数幂分布的统计分析

指数幂分布(又称广义误差分布)比正态分布更加灵活。文章详细推导了三参数对称指数幂分布Lp(σmμ)的数字特征,并研究了该分布的参数估计问题。针对位置参数的点估计,通过Monte Carlo模拟比较了位置参数点估计的精度,认为在形状参数较小时,用中位数估计较优,而当形状参数较大时,用矩估计较优。针对形状参数的点估计给出了四种方法,通过模拟考察了前三种方法的估计精度,认为方法三较优。针对尺度参数的点估计,认为利用方法三得到的尺度参数的点估计较优。最后,通过模拟算例说明了所提方法的应用。

基于季节ARIMA和指数平滑模型的我国全社会总用电量的预测

本文基于2010年1月份~2019年12月份我国社会总用电量季度数据,采用Rstudio软件进行分析,对数据进行预处理,通过比较AIC信息准则拟合最优的ARIMA模型,以2010年1月份~2018年12月份的数据作为训练集,2019年的数据作为测试集,对该序列进行1阶12步差分后,序列变的平稳,因此可采用季节ARIMA模型进行预测;由于该序列具有趋势性和季节性的特征,因此采用Holt-Winters三参数指数平滑模型,应用两种模型分别对2019年的数据进行预测。通过测试集和预测值计算误差,根据平均误差最小原则选择最优的预测模型。最终的平均误差结果显示Holt-Winters三参数指数平滑模型的平均误差值为0.0232087,远小于季节ARIMA模型的0.0315013,因此选用Holt-Winters三参数指数平滑模型作为我国全社会总用电量的预测模型。

基于ARIMA模型和指数平滑模型对我国货物进出口总额的预测研究

在后疫情时代,为了研究我国货物进出口情况,本文采用了ARIMA模型和Holt-Winters三参数指数平滑模型对我国1996年1月至2022年10月的货物进出口总额的月度数据进行建模比较分析,并对未来三年的进出口总额进行预测。根据预测结果显示,两个模型都能较好的拟合数据,后者模型的拟合程度略优于前者。预测结果显示未来三年我国的货物进出口总额是逐渐增长的。

三种q-算子的推广

为进一步研究算子方法在q-级数中的应用,首先引入了Cauchy算子、双参数有限q-指数算子以及三参数广义q-指数算子;然后在q-Chu-Vandermonde公式的基础上,应用这三个算子及其相关性质,推导出了几个新的q-算子恒等式,即Cauchy算子、双参数有限q-指数算子以及三参数广义q-指数算子这三者的推广.本文应用推广后的q-算子得到了关于q-二项式定理的一些推广,在之后的研究中也可用这几个推广形式来推导其它新的恒等式.

飞行保障架次预测方法研究及恢复期预测

为研究飞行保障架次未来恢复发展情况,在传统时间序列预测方法基础上引入支持向量机(SVM)进行优化,再结合疫情影响预测并判断未来的增长情况,为未来航空运输的恢复提供了一定参考依据。首先基于ARIMA-SVM、Holt-Winters三参数指数平滑-SVM两种组合模型,在无疫情数据基础上进行验证,实现模型精度的优化;然后基于X-12分解疫情时间序列,预测2021年-2023年三年内的月度值,并判断年度增长恢复情况。结果表明:引入SVM优化残差序列后,组合模型与单一模型相比误差有所降低;通过疫情影响分析及预测可以判断疫情影响下的飞行保障架次预计在2023年恢复至疫情前的水平。

指数分布抽样基本定理及在三参数一般指数分布参数估计中的应用

讨论三参数一般指数分布的参数估计,首先讨论了三参数一般指数分布参数的最大似然估计的求解问题,当其中参数α=1时,应用指数分布抽样基本定理,得到了三参数一般指数分布其它参数的一致最小方差无偏估计;并且由此给出求解三参数一般指数分布参数最大似然估计的迭代方法,得到了三参数一般指数分布参数最大似然估计的近似值,给出了模拟结果以说明迭代方法的收敛性;并以相关文献的观察数据作为样本,得到了三参数一般指数分布的参数估计,从而说明了迭代方法的有效性.

基于改进突变评价法的黄河凌汛灾害风险评价

针对突变评价法综合评价值偏高、评价值之间比较接近的问题,提出了一种采用三参数指数型曲线进行回归分析的改进方法,并对改进方法的合理性进行了验证,计算得到的改进评价值与常规评价值相比,不仅大小排序一致,而且极差明显增大,数据在[0,1]的分布更加分散。从凌灾的自然属性和社会属性两个方面出发,建立了4个层次的黄河凌汛灾害风险评价指标体系,并将改进方法应用于黄河内蒙古头道拐至万家寨河段两岸4个旗县的凌汛灾害风险评价中。结果表明:偏关县属于极低风险地区;准格尔旗属于高风险地区;清水河县和托克托县均属于中等风险地区;常规突变评价法得到的综合评价值很接近,除偏关县外,其余均集中在[0.912,0.941],不利于直观有效地区分风险的大小程度,而改进的突变评价法使调整后的综合评价值分布范围有效扩大,极差达到了0.446,具有更高的分辨水平,风险的大小等级更具可比性。评价结果与对各地区实际凌情的分析基本一致。

红外大气折射率剖面分布模式

针对光电测量设备的大气折射误差实时修正以及红外激光传输研究等问题,利用2006年至2010年间在新疆戈壁地区获取的大气参数探空实验数据,计算得到了两个特定的波长,即1.32μm和4μm对应的大气折射率平均剖面分布,进而提出了一种实用的折射率剖面分布模式——三参数指数分布模式。利用非线性最小二乘法,分别拟合得到了波长为1.32μm和4μm时的红外波在各季节内折射率的三参数指数剖面分布模式。采用统计得到的折射率剖面分布模式实时修正了光电设备的仰角测量数据,通过和实测模型的事后修正结果比较发现,二者的差值小于5″,实现了对当地光学测量数据大气折射误差的实时、快速修正。

基于Holt-Winters与最小二乘支持向量机的混合预测模型

为了提高地下水埋深时间序列的预测精度,本文应用Holt-Winters三参数指数平滑法作为预测模型,使用最小二乘支持向量机对残差序列进行预测。由于核参数和惩罚因子在很大程度上直接影响了最小二乘支持向量机的预测性能,本文选用果蝇优化算法对其参数进行优化选取,该方法不仅能够建立最优的混合预测模型,而且能够很好地捕获地下水埋深序列的非线性特征。选用甘肃民勤县大坝乡城西八社地下水监测站点的数据来验证所建模型的预测性能,实验结果表明与传统的单一预测方法相比,本文所建混合预测模型提高了预测精度。

中国社会消费品零售总额的时间序列分析

本文基于2000年1月~2022年12月的社会消费品零售总额数据,通过时序图和确定性因素分解初步了解该序列具有明显的季节性和趋势性。ARIMA模型为时间序列数据分析中最常用的模型,在对模型添加季节因素后可以很好地对具有该性质的数据进行建模,Holt-Winters三参数指数平滑模型中的指数包含了季节项和趋势项,也可以很好地分析和预测该数据,因此本论文采用ARIMA乘积季节模型和Holt-Winters三参数指数平滑模型对社会消费品零售总额数据进行建模,并根据建立的模型预测未来五个月(2022年8月~2022年12月)的社会消费品零售总额,探究不同模型在处理该类数据时的优劣。从结果来看,Holt-Winters三参数指数平滑模型优于ARIMA模型,我国短时间内社会消费品零售总额仍然将保持增长状态。

一种地下水埋深修正混合预测方法

传统的时间序列模型对地下水埋深进行预测,由于受模型自身非线性映射拟合能力的制约,很难得到理想的预测结果.为了提高模型预测精度,应用Holt-Winters三参数指数平滑法进行预测,并选用具有很强非线性逼近能力的广义回归神经网络进行残差修正,结合交叉验证方法建立了一种最优修正混合预测模型.以民勤县中渠乡火坎四社地下水埋深监测站点数据为实验数据进行.验证结果表明,所建模型与传统单一的预测方法相比提高了预测精度.

基于对数加法模型看产险公司保费收入的季节性效应及未来保费预测——以2008-2018年时间序列数据为例的实证分析

本文利用2008-2018年我国产险公司月保费收入的时间序列数据,基于对数加法模型将数据做季节性分解,发现产险公司的保费收入存在明显的季节性效应和长期趋势。本文进一步在Holt-Winters三参数指数平滑模型的基础上对原有数据建模,并用其预测2019年前7个月产险公司的保费收入情况。

基于雇员数据的时序模型比较

使用某地区的雇员数据进行研究,描述性分析并对多种时序模型展开预测分析,对模型预测效果进行应用对比。具体的研究工作与内容包括:使用描述性分析,展示雇员率的数字特征和分布情况;分别建立季节多元回归模型、三参数指数模型、季节性差分自回归滑动平均模型,并进行预测和分析结果;汇总3种模型的预测结果,分析论证了模型的可用性。

基于甘油三酯相关指标的非酒精性脂肪性肝病预测价值研究

目的探讨不同甘油三酯相关指标,即甘油三酯高密度脂蛋白胆固醇比值(triglyceride to high density lipoprotein cholesterol ratio,TG/HDL-C)、甘油三酯葡萄糖乘积指数(triglyceride glucose index,TyG指数)及相关参数与非酒精性脂肪性肝病(non-alcoholic fatty liver disease,NAFLD)的相关性及在NAFLD疾病预测中的应用价值。方法选取2022年1—4月在新疆医科大学第一附属医院参与健康检查的608例体检者为研究对象;根据B型超声影像学参数结果,分为NAFLD组(328例)和非NAFLD组(280例),比较两组间各临床相关指标差异;采用logistic回归分析五种甘油三酯相关指标与NAFLD之间的相关性,并运用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)进一步分析其在NAFLD疾病筛查中的预测价值。结果logistic回归分析结果显示,在五种甘油三酯相关指标中,无论调整混杂因素前或后,均以TyG指数-腰高比(triglyceride glucose index-waist height ratio,TyG-WHtR)的比值比最为显著,分别为13.485(95%CI:8.919~20.389)和12.559(95%CI:7.729~20.405)。ROC曲线结果分析显示,五种甘油三酯相关指标预测NAFLD的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)均大于0.7(P<0.05);其中,TyG指数-体质指数(triglyceride glucose index-body mass index,TyG-BMI)在18~40岁男性受试者中预测NAFLD的AUC最大,为0.871(95%CI:0.797~0.926);TyG指数-腰围(triglyceride glucose index-waist circumference,TyG-WC)预测总体男性、女性、体质指数(body mass index,BMI)<24人群以及40岁以上女性受试者的AUC最大,分别为0.850(95%CI:0.805~0.888)、0.908(95%CI:0.869~0.938)、0.840(95%CI:0.783~0.888)和0.913(95%CI:0.864~0.949);TyG-WHtR预测BMI≥24人群、18~40岁女性受试者以及40岁以上男性受试者的AUC最大,分别为0.803(95%CI:0.761~0.841)、0.904(95%CI:0.835~0.952)和0.851(95%CI:0.791~0.899)。结论TG/HDL-C、TyG指数及相关参数与NAFLD密切相关,其中与TyG指数相关的参数对NAFLD具有更高的预测价值。