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101.
中位数回归是一种稳健的估计方法,在实践中有着广泛应用.基于贝叶斯方法研究二值响应数据的中位数估计问题,通过引入合适的潜在变量得到了贝叶斯层次模型,进而得到易于后验抽样的吉布斯抽样程序.为验证新方法估计的稳健性,通过大量数据模拟,并与已有方法进行比较,得到了满意的结果.最后实例数据分析进一步证明了所提方法的有效性. 相似文献
102.
从弹性应变能释放是材料屈服的基本原理来看,MohrCoulomb(M-C)强度准则认为屈服时材料的泊松比恒为0.5,这可能违反能量守恒定律.研究了弹性应变能、应力偏量第二不变量、应力张量第二不变量及泊松比之间的关系,提出广义应力偏量第二不变量概念;从弹性应变能角度对M-C强度准则的物理意义进行分析,提出广义M-C强度准则;利用强度准则对岩石的破坏强度进行了计算.结果表明,由于考虑了中间主应力与泊松比的影响,广义M-C强度准则的计算精度更高,并分析了产生这种结果的内在机理.广义M-C强度准则突破了材料破坏时的泊松比恒为0.5的假设,这对于定量描述材料的屈服与破坏特性具有重要的意义. 相似文献
103.
应用ABAQUS有限元分析软件,结合热-力耦合理论和传热学理论,模拟了在紧急制动下制动盘的温度场和热应力场分布,并研究了制动盘结构参数对温度场和应力场的影响.以现有厚度的制动盘为研究对象,运用单因子变量法,研究了制动盘厚度为9,11,12和13mm时对温度和应力的影响以及两种不同结构的通风孔对温度和应力的影响.结果表明:当厚度为13mm时,制动盘的最高温度降低了15.25%,最大应力降低了19.29%,与实心式结构的制动盘相比,夹层式结构通风孔的制动盘可使最高温度降低8.06%,最大应力降低30.67%,增大制动盘厚度可减小最高温度和最大应力;孔板式结构通风孔的制动盘表面温度较夹层式低,但应力较大,故夹层式结构通风孔的制动盘较孔板式结构通风孔的制动盘总体性能更优. 相似文献
104.
提出了一种基于独立主成分分析(independent component analysis,ICA)变量分组和集成学习的软测量建模方法.该方法首先运用ICA对输入过程变量进行分组,建立多个变量组子空间.然后在各变量组子空间内提取子样本集,降低变量和变量组之间的耦合性,并基于核偏最小二乘法(KPLS)建立预测子模型.最后,采用贝叶斯方法对子模型的输出进行集成,给出最终预测结果.运用该方法对工业橡胶密炼过程的数据进行了预测,并与其它软测量方法的结果进行比较分析,实验结果表明,本文提出的方法具有更好的预测性能. 相似文献
105.
研究基于复合系统协同发展文献综述和城镇复合系统相互关系分析的基础上,构建人口、经济、社会和生态复合系统序变量,采用复合系统协同度模型,基于2006—2015年上海统计数据,对上海城市复合系统及其子系统的协同度进行研究,从而提出有针对性的政策建议和举措,以期提升复合系统协同发展水平,进而提升城镇化质量水平。研究表明:上海城市复合系统协同度随着子系统数的增加,协同难度增大;各子系统有序度偏低,尤其是社会子系统有序度偏低程度较大,且人口、社会及生态子系统有序度呈现无序波动态势,制约了整个城市复合系统协同发展。 相似文献
106.
《陕西理工学院学报(自然科学版)》2016,(5)
针对确定性多变量NARMAX模型,分析了其可采用PID控制的约束条件。提出一种增量型预测滤波解耦PID控制算法,基于递推参数估计算法对系统模型进行参数估计,采用逐步迭代预报算法进行预测,结合一种可克服算法病态的直接极小化指标函数的自适应控制算法和Robbins-Monro算法,给出了确定性多变量NARMAX模型的具有在线修正参数的预测滤波PID控制算法,因指标函数中含有输出的预测值,故算法具有加快PID控制参数收敛到有效值速度的性能。仿真研究表明,因为所提出的PID算法具有在线修正参数和预测控制的性能,故系统具有较好的控制品质。 相似文献
107.
由于规范变量分析(CVA)不适应过程的时变特性,容易把正常的过程改变识别为故障.因此,针对时变过程提出一种故障检测方法是十分必要的.采用指数权重滑动平均来更新过去观测矢量的协方差矩阵.递推CVA有较高的计算负荷是需要解决的关键问题.通过引入一阶干扰理论来递推更新Hankel矩阵的奇异值分解(SVD).与普通奇异值分解相比,显著降低了递推算法的计算负荷.将提出的基于一阶干扰理论的递推规范变量分析(RCVA-FOP)应用于田纳西伊斯曼化工过程中.仿真结果表明,所提出方法不仅能有效适应过程的时变特性,而且可以有效检测到两种类型的故障. 相似文献
109.
110.
为协助管理层更加全面充分地评价所有决策单元(decision making unit,DMU)的绩效表现,提出一种新的基于松弛变量和(有效)DMU影响力的排序方法。根据数据包络分析中关于松弛变量的研究,定义了直接使用投入-产出松弛变量来计算的δ-效率值,将所有DMU分为δ-有效和非δ-有效两类。依据δ-效率值大小来区分和排列非δ-有效DMU;同时对于δ-有效DMU,考虑将其从参考集中剔除后,利用δ-效率值的变化来度量其对其它DMU的影响程度,根据影响程度的大小可以有效区分那些被传统模型定义为有效的DMU,实现所有DMU的排序。通过对算例和实际应用的计算比较,提出的排序方法展现了较高的可操作性,实现了比较好的区分效果和相对合理的排序结果,可以为决策者提供有效的决策支持。 相似文献