基于威布尔分布的风功率密度计算方法比较

[目的]风功率密度是风资源评估重要参数之一,准确地计算风功率密度有赖于风频威布尔分布拟合的准确性,对它进行正确地分析和评估有助于降低投资风险和提高投资决策的可靠性。针对目前风资源评估缺少威布尔分布拟合准确性方面的研究,文章旨通过研究比较那种威布尔分布拟合具有较高的精度,从而提高风资源评估的准确性。[方法]对目前国内外采用的5种威布尔模拟风频分布的方法进行研究,引入决定系数来确定威布尔模拟的准确度,比较威布尔函数计算风功率密度与实测数据计算风功率密度绝对误差和相对误差大小。[结果]结果表明:能量因子法EPF和最大似然法MLE模拟出来的威布尔拟合决定系数高于其他方法,包括经验法(EPJ和EPL)和最小二乘法(LLSA)。用这两种方法所得的参数计算风功率密度,与实测数据计算所得的风功率密度相比较,其绝对误差和相对误差也小于其他3种方法。[结论]研究结果可为风资源评估时选择何种威布尔方法计算风功率密度提供参考依据,客观地反应风电场风资源情况,提高风资源评估的准确性。

CAT中能力参数估计方法的改进:R-MLE估计法

本文对CAT中能力估计的常用方法——最大似然估计法(MLE)进行改进,研究中结合EAP方法提出了改进的MLE法(R-MLE)。Monte Carlo模拟研究发现:不论是在定长CAT还是非定长CAT中,不论是在1PL模型下还是在2PL或3PL模型中,不论是在何种CAT题库结构下,R-MLE法较传统的MLE法具有更佳的估计精度及更有效的测验效率;R-MLE法不仅可以提高CAT的能力估计精度还可以进一步改善CAT测试的效率,具有一定的应用前景。

遗传标记作图的通用最大似然模型

作者在构建连锁图谱时,发现Newton-Raphson迭代求解似然方程组,即便纳入合子和配子选择因子,各基因型的估计值仍不能很好的接近实测值。本文提出了一种偏分离遗传标记作图的通用最大似然模型。

动态利率模型估计方法的一个实证检验

在分析广义矩估计法和极大似然法原理和方法的基础上,采用上海证券交易所国债回购利率数据对这两种估计方法在动态利率模型估计上的实证效果进行检验.为使其检验结果具有可比性,运用蒙特卡罗法产生仿真回购利率路径,然后对利率模型参数进行二次估计,所得结果就可用于对比评价这两种估计方法.检验结果表明,两种估计方法都能够比较准确地估计长期平均利率θ值,同时都过高地估计均值回复参数;对于波动项参数σ2 和γ值,MLE法的估计均值和标准误差要优于GMM法;总体上MLE法的估计误差明显小于GMM法的误差.

黄淮海地区降水概率分布类型分析

为了选择最适宜黄淮海地区的降水概率分布类型,采用Weibull分布、Gamma分布和截断正态分布三种双参数概率分布函数对黄淮海地区的降水概率分布进行拟合,并利用最大似然法(MLE)和百分位距离法(QQ-Distance)对黄淮海地区站点降水最适宜概率分布进行检验。结果表明,黄淮海地区的最适宜降水概率分布为Weibull分布,极少的站点适宜Gamma分布和最优幂转化后的截断正态分布;黄淮海地区的站点Weibull分布的形状参数在夏季最小,冬季最大,而尺度参数则相反;东部区域的形状参数小于西部地区,尺度参数则由西北向东南方向递增。

鱼雷贮存可靠度预测模型

研究鱼雷存贮可靠性正确预测,就如何降低鱼雷贮存可靠度预测模型中参数估计的偏差进行了研究。可靠性与存贮环境和时间有影响,在定期检测修复条件下,引入两种预测模型,鉴于小样本情况下可靠度的极大似然估计可能存在较大偏差,容易引起模型参数估计的较大偏差,可引入半经验的Bayes方法修正公式对检测结果进行处理,通过最小二乘法来确定预测模型的参数。进行仿真分析,结果显示两种模型对已知检测结果有较好的拟合程度,对后续的检测又有较高的预测精度。表明参数估计偏差较小,证明上述方法估计参数是可行的,具有很好的实用性,对于工程有效。

态势估计中一种基于最大后验概率估计的时间推理方法

态势估计中统计时间推理在许多应用中非常重要。Ｋｉｒｉｌｏｖ的基于极大似然估计（ＭａｘｉｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＭＬＥ）的推理方法将未知时间变量看作常数，忽略了它的先验信息，估计方差较大。针对这一问题，本文首先建立了已知时间信息和未知时间变量之间的关系模型，这一模型可用来解释Ｋｉｒｉｌｏｖ的方法；然后在这一模型下，将未知时间变量扩展为随机变量，采用基于最大后验概率估计（ＭａｘｉｍｕｍａＰｏｓ－ｔｅｒｉｏｒｉＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＭＡＰ）的方法进行统计时间推理。对两种推理算法的性能进行了分析和比较，发现在较宽的范围内，基于ＭＡＰ的方法性能优于基于ＭＬＥ的方法。

一种基于定期检测的导弹可靠度计算方法

基于导弹的定期检测模式,对导弹部件检测维修方式进行了分类,建立了导弹贮存可靠度模型,运用极大似然估计和牛顿迭代原理进行估计。通过实例分析进行了检验并与Bayes估计对比,结果表明,该计算方法简单实用,满足可靠性要求,适合战训人员和工程技术人员在工程中实际运用。

基于完全样本的两参数Weibull分布的参数估计

结合概率图、数值计算方法及Monte-Carlo法给出了在完全样本下两参数Weibull分布参数极大似然估计(MLE)的数值解和区间估计的枢轴量,最后针对具体实例利用随机模拟实现了极大似然估计和区间估计,效果良好.

双应力恒加寿命试验下相依竞争失效模型的统计分析

针对传统加速寿命试验仅考虑单一应力且假定产品各失效机理之间独立的问题,首先结合自适应逐步Ⅱ型混合截尾(adaptive type-Ⅱ progressively hybrid censored scheme,AT-Ⅱ PHCS)寿命试验,建立AT-Ⅱ PHCS双应力恒加寿命试验。其次,利用Marshall-Olkin二维Gompertz (Marshall-Olkin bivariate Gompertz,MOBG)分布构建产品失效机理间相依关系。然后,基于AT-Ⅱ PHCS双应力加速寿命试验下相依竞争失效数据,利用极大似然理论,计算了参数的极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE),采用渐近似然理论和Bootstrap抽样方法构建参数的置信区间(confidence interval,CI)。最后,结合一个实例对构建的相依竞争失效模型进行了算例验证,结果表明其具有很好的统计推断性能。

开关寿命指数型冷贮备系统的可靠性评估

冷贮备系统是可靠性工程中的一类典型系统,广泛反映着某些工程结构的可靠性逻缉关系,该类系统的可靠性评估也一直是系统可靠性研究领域的重要课题。针对实际工程背景下开关不完全可靠的冷贮备系统,在定数截尾寿命试验下,利用极大似然估计法和多层贝叶斯方法分别对系统部件和转换开关进行参数估计,进而完成系统的可靠性量化评估。最后给出仿真算例,模拟结果表明多层贝叶斯估计更优。建立了该类系统可靠性评估的多层贝叶斯方法。

贝叶斯学习中的线性联合先验

提出了贝叶斯学习中先验分布选取的一个新技术。该技术将若干个可能的先验进行加权平均,形成一个以权重为参数的线性联合先验,并通过选取权重参数得到一个最合适先验的一个近似。证明了线性联合先验的似然与其组合参数的似然的等价性,并提出了用极大似然或矩估计的方法来确定权重参数的值,从而得到一个最合适的线性联合先验。提出的线性联合先验及确定方法,使得可以利用样本数据对已知先验进行校正,导出未被发现的更合理的先验,从而使贝叶斯学习更为有效。

蚁群算法在威布尔分布模型参数估计中的应用

针对威布尔分布模型参数的极大似然估计采用牛顿迭代法计算过程烦琐,粒子群算法求解过程中容易陷入早熟等问题,将蚁群算法引入到威布尔分布模型的参数估计中,提出了基于蚁群算法的威布尔分布模型参数估计,并与牛顿迭代法和粒子群算法进行对比,通过实例验证了该方法的可行性与有效性。

IPv6中基于相似性的DDoS攻击检测方法研究

针对当今网络甚至下一代网络IPv6中最严重的威胁DDoS攻击流,提出应用Whittle MLE方法对Hurst指数估值,采用二次差分法对相邻的3组数据进行相关性分析,以此实现高精度的判定攻击发生的时刻。模拟实验证明,此方法能降低误判率和漏判率,实现更快更高效的检测DDoS攻击。

多普勒方位联合估计的蒙特卡洛算法

目标回波的多普勒和方位参数能体现目标的重要特征.本文从参数的最大似然估计出发,采用非线性来放大似然函数并构造一个新的代价函数,该函数能更明显区分局部和全局最佳值.针对新代价函数的复杂形式,我们提出了基于蒙特卡洛的重要性采样方法来求解最佳值,并给出了重要性函数的一种选取方法.该方法不仅在低信噪比和小样本数条件下性能良好,而且各个参数自动配对并适用于任意的已知阵型.与已有的基于子空间的联合估计算法的仿真比较表明,本文提出的算法在性能上非常接近参数估计的CRLB.

Wishart分布矩阵行列式值的统计特性及其在参数估计中的应用

极化协方差矩阵行列式值表征了Pol-SAR图像目标散射极化散布程度,它在参数估计中表现出突出的优势,研究行列式值的物理内涵及其统计特性对揭示行列式值的优势的本质有着重要的理论价值.在此背景下,将表征目标散射极化散布程度的标准行列式值与表征目标散射随机性的极化熵、极化散度进行了比较,给出了它们与平面极化度和方向极化度的数学关系,指出他们在描述目标散射随机特性方面具有部分一致性,存在差异的本质在于三个随机性描述参数对极化方向随机度和平面极化度的加权方法的不同.然后研究了极化协方差矩阵行列式值的统计分布特性,给出了极化协方差矩阵行列式值的概率密度函数,指出在视图数和样本数足够的情况下,其行列式值的测量均值是渐进无偏估计.针对样本数较少时等效视图数参数估计误差较大的问题提出了最大似然修正算法,提高了小样本数目时的等效视图数参数估计精度.最后用仿真数据对理论推导进行了验证,结果表明了理论结果的正确性.极化协方差矩阵行列式值的统计特性和目标散射随机性参数的研究为目标极化散射随机特性、参数估计和目标检测等的研究提供了新思路.

多种数据状态下三参数Weibull分布的极大似然估计

提出一种既适合完全数据,也适合各种截尾数据的三参数Weibull分布极大似然估计的计算方法。首先建立完全数据和截尾数据下统一形式的似然方程;利用二阶收敛Newton-Raphson迭代法求解给定位置参数时含尺度参数和形状参数的两参数Weibull分布的极大似然估计;然后采用稳定快速的Brent搜索法,求解出仅含位置参数的单变量似然函数最优解;最后结合实例说明该算法的稳定性和高效性。该方法具有计算精度高、速度快、适用数据范围广的优点。

如何准确地拟合居民的收入分布

采用分布函数拟合居民收入分布需要解决两个关键问题,即找到恰当的分布函数与合适的估计方法。文章基于国家统计局提供的2011年城镇居民收入分组数据以及安徽省统计局提供的微观城镇住户调查数据,运用常见的六种分布函数依次拟合了中国城镇居民的收入分布。随后,根据不同的检验标准,比较了新估计方法、极大似然估计以及广义矩估计的拟合效果。研究发现,广义第2类beta分布函数对中国居民收入分布的拟合效果最好,同时,极大似然估计方法的参数估计误差相对较小。不过,在选择具体方法时,还应考虑实际的数据结构以及对计算结果的偏好。

我国区域大中型工业企业技术创新能力评价及差异测度

运用熵权TOPSIS方法和锡尔指数对2005~2009年我国区域大中型工业企业技术创新能力发展水平进行了综合评价和差异测度。研究结果表明,当前我国区域大中型工业企业技术创新能力发展水平存在显著差异,两极分化现象严重;对于区域内部差异而言,西部最大,东部次之,中部最小;三大区域之间差异最为突出,对区域总体差异贡献最大。

基于极大似然估计的惯性测量组合标定方法

针对测试设备或平台框架转角误差（ASE）较大的情况，提出了一种用于惯性测量组合（IMU）标定的新方法。该方法采用相互正交的惯性器件输出的平方和作为观测信息，并以重力加速度ga和地速wic的幅值平方作为参考基准来标定工具误差系数，这样能够消除ASE对标定结果的影响。同时针对误差项系数也较大的情况，给出了一种基于极大似然估计（MLE）的辨识方法。仿真分析了各误差系数的可观测性，并验证了辨识方法的有效性。