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- 非参数bootstrap方法及其MATLAB实现CHSSCD摘要：介绍非参数bootstrap万法的实现步骤,并通过具体实例,利用MATLAB强大的编程和计算功能实现了非参数bootstrap方法.
- 基于Bootstrap抽样的多元过程能力指数估计CHSSCDCSCDCSSCICSTPCD摘要：过程能力指数主要用于定量描述加工过程满足技术规格要求的能力,目前普遍使用的能力指数如Cp、Cpk、Cpm等主要针对单一质量特性,关于多元质量特性的过程能力指数尚未得到很好地解决.本文首先对多元过程能力指数的发展情况做一总结,指出现存的若干问题,然后在单变量过程服从正态分布的假设下,利用单一质量特性加工过程的差异系数,对单变量过程能力指数进行加权处理,得到多元过程能力指数的计算公式.然后基于Bootstrap抽样技术,对多元过程能力指数…查看全部>>
- 计及备用容量优化配置的风火联合随机经济调度模型北大核心CSCDCSTPCD
- 基于vis-NIR光谱的Bootstrap-PLSR模型进行SOM预测精度评价北大核心CSCDCSTPCD摘要：土壤有机质(SOM)是土壤肥力重要指标之一.快速,无损且准确地预测SOM含量对于保护和提升土壤肥力有重要作用.可见-近红外(vis-NIR)光谱结合偏最小二乘回归(PLSR)模型在土壤属性估测中广泛使用,目的是探讨通过Bootstrap抽样提高PLSR的预测能力和泛化能力.以江西、浙江和湖南三省水稻土为研究对象,采集了523个耕层(0～20 cm)土壤样本,比较偏最小二乘回归(PLSR)和Bootstrap-PLSR两种回归模型在估测…查看全部>>
- 改进能力图在多元过程能力分析中的应用北大核心CSCDCSTPCD摘要：针对多特性过程能力分析问题,在单变量过程服从正态分布的假设下,构建了基于差异系数的多元过程能力指数计算模型,并利用Bootstrap抽样技术得到其经验分布及置信区间估计.在此基础上引入过程能力图,以能力图的形式清晰诠释单特性和多特性过程能力分布及其相互影响,最后以某生产过程为例给出了应用分析.通过实例分析表明,该方法较好地解决了多特性能力分析和评价问题,为多元过程能力分析提供了有利工具.
- 基于有限测试数据的结构响应不确定性量化分析北大核心CSCDCSTPCD
- 改进的PWM方法及小样本下的稳健区间估计摘要：小样本情形下,样本均值易受异常点的影响,导致经典方法得到的置信区间不具有稳健性.文章合理改进了PWM方法,并借助一般的和加权处理的Bootstrap方法进行区间估计比较.结果显示改进的PWM方法得到的置信区间较短,而真值覆盖率更高,并且具有更好的稳健性.
- 改进的PWM方法及在材料抗压强度区间估计中的应用CSTPCD摘要：材料抗压强度的试验数据往往是小样本数据,样本均值易受异常点的影响,导致采用经典方法得到的置信区间不具有稳健性。针对这一问题,改进了深度加权平均方法,结合不同材料抗压强度的数据进行研究,并比较了一般及加权处理的Bootstrap方法的区间估计数据。结果表明,采用改进后的深度加权平均方法得到的置信区间较短,并且具有更好的稳健性。
- Logistic判别模型在强降水预报中的应用北大核心CSCDCSTPCD摘要：利用Logistic判别模型进行强降水预报，并设计3种方案进行对比分析。方案1直接使用14个影响因子进行判别预报，受因子共线性作用及噪音信号影响，虽然拟合效果较好，但预报效果明显下降。方案2对14个影响因子进行主成分分析，利用前6个主成分建模，虽然拟合效果较方案1降低，但由于消除了因子共线性作用以及噪音信号影响，预报效果较方案1提高。方案3运用Bootstrap抽样技术得到若干子样本并建模计算模型参数，打乱了原有时间序列中的波动，仅保…查看全部>>
- 空间误差分量模型的Bootstrap LM检验北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD摘要：空间误差分量模型(Spatial Error Components,SEC)传统的空间相关性LM检验存在严重的水平扭曲和较低的检验功效,导致检验统计量失效.文章将Bootstrap方法应用于SEC模型的空间相关性LM检验,提高检验统计量的有效性.Monte Carlo模拟实验表明,Bootstrap LM检验的水平受误差项分布、空间权重矩阵和样本量影响较小,并且远优于渐近LM检验,具有理想的检验水平;渐近LM检验和Bootstrap …查看全部>>