排序方式: 共有14条查询结果,搜索用时 62 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
6.
P范分布的参数估计值的精度对观测值的估计效率和数据处理的精度影响较大。从观测值分布的实际情况和简化运算出发,引入二/四阶矩估计方法估计P范分布的形状参数和方差,给出了二/四阶矩估计法的形状参数的近似计算式。为了进一步提高估计效率,引入对数期望矩估计法,将绝对矩与对数绝对矩相结合,导出了基于对数期望矩估计法的P范分布形状参数p、方差σ的合理估计表达式。最后利用两组模拟数据对该模型和计算方法的正确性进行了验证,并与传统极大似然估计方法进行了对比分析。结果表明,当样本数较少时,二/四阶矩估计法和对数期望矩估计法在收敛性、稳定性和准确性等方面优于极大似然估计法。 相似文献
7.
8.
利用长期观测数据结合预测模型对大坝的形变趋势进行估计评价是大坝结构安全监测的必要内容。本文综合利用EMD和RBF神经网络,研究大坝变形时间序列中非线性周期信号变化的内在规律,使用西龙池L022号站4000期数据作为训练样本,对后续80期数据进行预测,并通过对预测结果与实测变形差值的统计分析评价本文方法的预测水平。结果表明,N、E、U 3个方向的RMSE分别为0.878 6、0.360 4和2.235 mm。与BP进行对比,RBF预测效果更好,受数据精度影响较小,MAE、RMSE较BP分别最高可提高63%、57%,且本文方法计算效率高,泛化能力强。 相似文献
9.
10.