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Gray bootstrap method for estimating frequency-varying random vibration signals with small samples 认领 引用 被引量：16
1
作者 Wang Yanqing Wang Zhongyu +2 位作者 Sun Jianyong Zhang Jianjun Zissimos Mourelato 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2014年第2期383-389,共7页
During environment testing, the estimation of random vibration signals （RVS） is an important technique for the airborne platform safety and reliability. However, the available meth- ods including extreme value envel... During environment testing, the estimation of random vibration signals （RVS） is an important technique for the airborne platform safety and reliability. However, the available meth- ods including extreme value envelope method （EVEM）, statistical tolerances method （STM） and improved statistical tolerance method （ISTM） require large samples and typical probability distri- bution. Moreover, the frequency-varying characteristic of RVS is usually not taken into account. Gray bootstrap method （GBM） is proposed to solve the problem of estimating frequency-varying RVS with small samples. Firstly, the estimated indexes are obtained including the estimated inter- val, the estimated uncertainty, the estimated value, the estimated error and estimated reliability. In addition, GBM is applied to estimating the single flight testing of certain aircraft. At last, in order to evaluate the estimated performance, GBM is compared with bootstrap method （BM） and gray method （GM） in testing analysis. The result shows that GBM has superiority for estimating dynamic signals with small samples and estimated reliability is proved to be 100% at the given confidence level. 展开更多
关键词 Dynamic process Estimation Frequency-varying Gray bootstrap method Random vibration signalsSmall samples
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The improved artificial bee colony algorithm for mixed additive and multiplicative random error model and the bootstrap method for its precision estimation 认领 引用 被引量：5
2
作者 Leyang Wang Shuhao Han 《Geodesy and Geodynamics》 EI CSCD 2023年第3期244-253,共10页
To solve the complex weight matrix derivative problem when using the weighted least squares method to estimate the parameters of the mixed additive and multiplicative random error model(MAM error model),we use an impr... To solve the complex weight matrix derivative problem when using the weighted least squares method to estimate the parameters of the mixed additive and multiplicative random error model(MAM error model),we use an improved artificial bee colony algorithm without derivative and the bootstrap method to estimate the parameters and evaluate the accuracy of MAM error model.The improved artificial bee colony algorithm can update individuals in multiple dimensions and improve the cooperation ability between individuals by constructing a new search equation based on the idea of quasi-affine transformation.The experimental results show that based on the weighted least squares criterion,the algorithm can get the results consistent with the weighted least squares method without multiple formula derivation.The parameter estimation and accuracy evaluation method based on the bootstrap method can get better parameter estimation and more reasonable accuracy information than existing methods,which provides a new idea for the theory of parameter estimation and accuracy evaluation of the MAM error model. 展开更多
关键词 Mixed additive and multiplicative random error Parameter estimation Accuracy evaluation Artificial bee colony algorithm Bootstrap method
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基于Bootstrap-GA-ELM算法的清香型白酒发酵过程酒醅淀粉和水分含量区间预测模型 认领 引用
3
作者 张贵宇 向星睿 +3 位作者 张磊 王怡博 严俊 张云龙 《现代食品科技》 CAS 北大核心 2026年第3期211-222,共12页
针对清香型白酒发酵过程酒醅淀粉和水分含量信息难以获取的困境,且传统点预测模型仅提供单一预测值而难以量化结果的可靠度的问题,提出一种发酵过程酒醅淀粉和水分含量区间预测模型。首先,从黄水理化参数和酒醅温度等易测潜在解释变量中... 针对清香型白酒发酵过程酒醅淀粉和水分含量信息难以获取的困境,且传统点预测模型仅提供单一预测值而难以量化结果的可靠度的问题,提出一种发酵过程酒醅淀粉和水分含量区间预测模型。首先,从黄水理化参数和酒醅温度等易测潜在解释变量中,通过相关系数、最小角回归(LARS)综合分析确定酒醅淀粉和水分预测模型的输入参数。其次,通过遗传算法(GA)优化极限学习机(ELM)的隐层权值和阈值,建立精度较高的酒醅淀粉和水分点预测模型。最后,通过4种不同自助法(Bootstrap)对点预测结果、系统误差以及随机误差进行估计,以此构建不同置信度下的酒醅淀粉和水分含量预测区间。结果表明,在99%置信度下,基于Residual Bootstrap方法建立的区间预测模型效果最好,在酒醅淀粉和水分测试集上,点预测的判定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.9989、0.1091,0.9203、0.8021,预测区间的区间覆盖率(PICP)和平均预测区间宽度(MPIW)分别为100%、0.7280%,100%、4.3399%。该研究可对清香型白酒发酵过程酒醅淀粉和水分含量进行可靠预测,为白酒生产指导和发酵过程透明化提供参考。 展开更多
关键词 酒醅 淀粉 水分 黄水 相关性 点预测 区间预测 Bootstrap方法
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基于Bootstrap方法对测风数据插补不确定性的分析研究 认领 引用 被引量：1
4
作者 刘松 李伟岩 《太阳能》 2025年第7期62-70,共9页
为了准确评估风电场场区的风能资源,必须对测风塔的测风数据进行缺测与不合理数据的插补延长。测量-关联-预测(MCP)插补方法是利用测风塔短期测风数据和长期参证数据对测风塔缺测与不合理数据进行插补延长,但由此会产生数据处理不确定性... 为了准确评估风电场场区的风能资源,必须对测风塔的测风数据进行缺测与不合理数据的插补延长。测量-关联-预测(MCP)插补方法是利用测风塔短期测风数据和长期参证数据对测风塔缺测与不合理数据进行插补延长,但由此会产生数据处理不确定性,会对后续风电场发电量计算的准确性产生影响,因此需对插补不确定性进行分析。收集了位于中国不同地区、不同地形的2座测风塔的原始测风数据,采用MCP插补方法中常用的线性最小二乘(LLS)法对测风数据进行了插补,基于Bootstrap方法对LLS法带来的测风数据插补不确定性进行了定量分析,并对不同测风时长给测风数据插补不确定性带来的影响进行了分析。研究结果表明:1)残差自助法可以有效估计LLS法插补参数的不确定性,且插补参数的不确定性随着测风时长的增加而不断降低。2)LLS法插补结果受测风时长的影响较大。随着测风时长增加,LLS法带来的测风数据插补不确定性逐渐降低。测风塔测风数据与参考数据之间的相关系数越高,LLS法带来的测风数据插补不确定性越低。3)LLS法插补参数的不确定性对总预测不确定性的贡献较小,导致大量风速实测值基本落在95%置信区间之外。因此,后续需要进一步分析风速测量不确定性及不同MCP插补方法对测风数据插补不确定性的影响。 展开更多
关键词 测风数据 风电场 测量-关联-预测插补方法 Bootstrap方法 线性最小二乘法 不确定性
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基于Bootstrap改进的机床主轴可靠性建模 认领 引用 被引量：3
5
作者 张孟 李传军 +3 位作者 苗百然 董颖怀 杨保鹏 李演刚 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2025年第9期3401-3410,共10页
随着数控机床主轴故障率的下降,针对正常工况的机床来说,想要获得大量的样本故障数据愈加困难,因此针对小样本数据的主轴平均故障间隔时间(MTBF)估计尤为关键。目前已有很多Bootstrap(自助法)的改进方法研究,但是多数抽样方式集中于数... 随着数控机床主轴故障率的下降,针对正常工况的机床来说,想要获得大量的样本故障数据愈加困难,因此针对小样本数据的主轴平均故障间隔时间(MTBF)估计尤为关键。目前已有很多Bootstrap(自助法)的改进方法研究,但是多数抽样方式集中于数据区间内,没有考虑向分组区间外扩充。文中采用改进Bootstrap法在三个方向上扩充原始样本,利用扩充后的样本来估计威布尔分布的尺度参数和形状参数,进而计算机床主轴的MTBF,将其值与改进前的自助法进行比较,改进后的方法既能提升数据扩容效率,又能提高MTBF估计精度,结合相关系数法不仅拓展了初值范围,而且简化了位移参数估计过程,因此建立三参数威布尔分布模型,得到更加精确的数控机床主轴可靠性参考指标,对工程实践有较高的参考价值。 展开更多
关键词 平均故障间隔时间 数控机床主轴 小样本 Bootstrap法 三参数威布尔
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病例队列设计下可加可乘风险模型的Bootstrap估计 认领 引用
6
作者 陈佳琪 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2025年第1期106-118,共13页
本文聚焦于病例队列设计的研究,旨在解决协变量测量成本高昂和疾病发病率较低等现实问题。该方法可以显著降低大规模预测性研究的成本。针对病例队列数据下的可加可乘风险模型,本文提出了三种估计方法,并采用了一种单阶段重抽样的非参数... 本文聚焦于病例队列设计的研究,旨在解决协变量测量成本高昂和疾病发病率较低等现实问题。该方法可以显著降低大规模预测性研究的成本。针对病例队列数据下的可加可乘风险模型,本文提出了三种估计方法,并采用了一种单阶段重抽样的非参数bootstrap方法进行协方差估计。通过数值模拟研究,我们将bootstrap方法获得的协方差估计与基于渐近理论的协方差估计进行了比较。结果显示,bootstrap方法表现出色。此外,我们将所提方法应用到一个实际案例中,取得了良好的分析效果。 展开更多
关键词 可加可乘风险模型 Bootstrap方法 病例队列设计 简单随机抽样 单阶段重抽样 加权估计函数
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公寓项目用电负荷密度研究 认领 引用
7
作者 吴建权 《智能建筑电气技术》 2026年第3期64-67,78,共4页
针对当前各个类型的建筑项目,普遍存在变压器容量设计指标偏大的现象,运行阶段变压器负载率过低、能耗浪费等问题,笔者以广州某公寓项目为研究对象,跟踪采集某公寓项目2023—2024年共24个月的实际运行数据进行分析研究,采用Bootstrap法... 针对当前各个类型的建筑项目,普遍存在变压器容量设计指标偏大的现象,运行阶段变压器负载率过低、能耗浪费等问题,笔者以广州某公寓项目为研究对象,跟踪采集某公寓项目2023—2024年共24个月的实际运行数据进行分析研究,采用Bootstrap法完成负荷密度指标的置信区间求解,并提出总结,可为公寓项目的电气方案设计、变压器选型提供参考。 展开更多
关键词 公寓建筑 用电负荷 变压器容量指标 负荷密度 Bootstrap法
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基于可解释机器学习的光伏出力区间预测一体化方案 认领 引用
8
作者 童宇轩 李灿 +1 位作者 彭佳鹰 吴卢飞 《湖南电力》 2026年第1期134-141,共8页
针对当前光伏功率预测精度低和模型缺乏可解释性等问题,提出一种基于改进雪雁算法(improved snow geese algorithm,ISGA)-极限梯度提升树(eXtreme gradient boosting, XGBoost)和可解释性分析(SHapley additive exPlanations,SHAP)的光... 针对当前光伏功率预测精度低和模型缺乏可解释性等问题,提出一种基于改进雪雁算法(improved snow geese algorithm,ISGA)-极限梯度提升树(eXtreme gradient boosting, XGBoost)和可解释性分析(SHapley additive exPlanations,SHAP)的光伏功率区间预测模型。首先,将光伏功率滑动时间窗口的统计量引入输入特征,捕捉时间序列的动态变化趋势和模式,建立基于XGBoost的预测模型,通过正则化策略与并行计算优化,处理高维特征并抑制过拟合。其次,采用ISGA融合头雁轮换机制、叫声引导机制和离群边界策略,提高XGBoost模型的超参数寻优能力。然后,考虑光伏功率的不确定性,采用自助法量化不同置信水平下的预测区间。最后,引入SHAP可解释模型,量化各特征变量的贡献,提高预测结果的可解释性。算例结果表明,所提模型与其他模型相比,预测精度更高,且有着更好的泛化能力和可解释性。 展开更多
关键词 光伏功率区间预测 XGBoost 改进雪雁算法 自助法 SHAP可解释分析
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Estimating canopy closure density and above-ground tree biomass using partial least square methods in Chinese boreal forests 认领 引用 被引量：5
9
作者 LEI Cheng-liang JU Cun-yong +3 位作者 CAI Ti-jiu J1NG Xia WEI Xiao-hua DI Xue-ying 《Journal of Forestry Research》 CAS CSCD 2012年第2期191-196,共6页
Boreal forests play an important role in global environment systems. Understanding boreal forest ecosystem structure and function requires accurate monitoring and estimating of forest canopy and biomass. We used parti... Boreal forests play an important role in global environment systems. Understanding boreal forest ecosystem structure and function requires accurate monitoring and estimating of forest canopy and biomass. We used partial least square regression （PLSR） models to relate forest parameters, i.e. canopy closure density and above ground tree biomass, to Landsat ETM＋ data. The established models were optimized according to the variable importance for projection （VIP） criterion and the bootstrap method, and their performance was compared using several statistical indices. All variables selected by the VIP criterion passed the bootstrap test （p〈0.05）. The simplified models without insignificant variables （VIP 〈1） performed as well as the full model but with less computation time. The relative root mean square error （RMSE%） was 29% for canopy closure density, and 58% for above ground tree biomass. We conclude that PLSR can be an effective method for estimating canopy closure density and above ground biomass. 展开更多
关键词 above-ground tree biomass bootstrap method canopy clo- sure density partial least square regression （PLSR） VIP criterion
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考虑时空效应的小域估计模型的理论发展与应用研究 认领 引用 被引量：1
10
作者 李采霞 于力超 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2026年第1期49-66,共18页
小域估计是抽样调查领域中的重要问题,当区域样本量较小甚至为零时,直接估计法难以满足参数估计精度要求,借助相关区域或相关时点的辅助信息提高参数的估计精度十分必要。基于模型的小域估计通过建立混合模型利用共同参数融合不同区域... 小域估计是抽样调查领域中的重要问题,当区域样本量较小甚至为零时,直接估计法难以满足参数估计精度要求,借助相关区域或相关时点的辅助信息提高参数的估计精度十分必要。基于模型的小域估计通过建立混合模型利用共同参数融合不同区域的信息成为目前小域估计的主流方法,但常规的小域估计模型没有考虑区域之间的空间相关性,以及目标区域的历史调查数据。为此,本文分别将常规的域层次和单元层次小域估计模型拓展为考虑时间效应、考虑空间效应和同时考虑时空效应的小域估计模型。然后,基于这些考虑时空效应的小域估计模型中线性参数的经验最优线性无偏预测(EBLUP),阐释了其估计过程中未知参数的限制极大似然(REML)估计方法,以及使用参数自助法计算预测量均方误差(MSE)的方法。最后,利用广西壮族自治区14个地级市2018-2020年的城镇登记失业率数据对模型的参数估计效果进行实证分析,结果显示:同时考虑时间和空间效应的小域估计模型下目标参数估计效果更好,基于分析结果,从加大教育投资力度、繁荣第三产业市场以及加强地区间剩余劳动力转移等方面提出了稳定就业市场的政策建议。 展开更多
关键词 小域估计 域层次模型 单元层次模型 时空效应 参数自助法
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Thermomechanical analysis of long-term global modal and local deformation measurements of the Kishwaukee Bridge using the bootstrap 认领 引用 被引量：1
11
作者 George M.Lloyd Ming L.Wang 《Earthquake Engineering and Engineering Vibration》 EI 2004年第1期107-115,共9页
In this paper we present a comparative analysis of global frequency and local deformation data for a large concrete bridge. The asymptotic probability distributions of the central statistics are presented, and compare... In this paper we present a comparative analysis of global frequency and local deformation data for a large concrete bridge. The asymptotic probability distributions of the central statistics are presented, and compared with empirical bootstrap estimates. Bootstrapped distributions are calculated from reference data obtained during 1999–2000 and used to develop change-point alarm criteria for the structure, using reasonable sensitivity measures developed from FEM simulations and structural analysis. The implications of the frequency data are discussed in conjunction with the strain and displacement measurements in order to discern if the load carrying capacity of the bridge has been affected. The critical need for more advanced temperature compensation models for large structures continually in thermal disequilibrium is discussed. 展开更多
关键词 thermomechanical effects bootstrap methods local & global monitoring long term measurement concrete bridge
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有限数据条件下边坡可靠度分析的Bootstrap方法 认领 引用 被引量：26
12
作者 唐小松 李典庆 +2 位作者 曹子君 周创兵 方国光 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期893-901,911,共9页
基于Bootstrap抽样技术提出了有限数据条件下边坡可靠度分析方法。简要介绍了传统的边坡可靠度分析方法。采用Bootstrap方法模拟了抗剪强度参数概率分布函数的统计不确定性。以无限边坡为例研究了抗剪强度分布参数和分布类型不确定性对... 基于Bootstrap抽样技术提出了有限数据条件下边坡可靠度分析方法。简要介绍了传统的边坡可靠度分析方法。采用Bootstrap方法模拟了抗剪强度参数概率分布函数的统计不确定性。以无限边坡为例研究了抗剪强度分布参数和分布类型不确定性对边坡可靠度的影响规律。结果表明:基于有限数据估计的样本均值、样本标准差和AIC值具有较大的变异性,这种变异性进一步导致了抗剪强度参数概率分布函数存在明显的统计不确定性。在考虑抗剪强度参数概率分布函数的统计不确定性时,边坡可靠度指标应为具有一定置信度水平的置信区间,而不是传统可靠度分析中的固定值。边坡可靠度指标的置信区间变化范围随安全系数的增加而增大,同时考虑分布参数和分布类型不确定性计算的可靠度指标具有更大的变异性和更宽的置信区间变化范围。Bootstrap方法为有限数据条件下抗剪强度参数概率分布函数统计不确定性的模拟以及边坡可靠度的评估提供了一条有效的途径。 展开更多
关键词 边坡 可靠度 抗剪强度参数 概率分布函数 统计不确定性 Bootstrap方法
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基于OS-ELM和Bootstrap方法的超短期风电功率预测 认领 引用 被引量：46
13
作者 王焱 汪震 +2 位作者 黄民翔 蔡祯祺 杨濛濛 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期14-19,122,共6页
提出了一种基于在线序贯极限学习机(OS-ELM)的超短期风电功率预测方法。利用OSELM学习速度快、泛化能力强的优点,将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络结构,实现了对数值天气预报风速的快速实时修正和风电机组输出功率的快... 提出了一种基于在线序贯极限学习机(OS-ELM)的超短期风电功率预测方法。利用OSELM学习速度快、泛化能力强的优点,将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络结构,实现了对数值天气预报风速的快速实时修正和风电机组输出功率的快速预测。随后,采用计算机自助(Bootstrap)法构造伪样本,给出了预测功率的置信区间评估。实例和研究结果表明,该预测方法与反向传播(BP)网络、支持向量机(SVM)方法相比,在计算时间上更能满足在线应用需求,而且预测精度相当,有较好的应用前景。 展开更多
关键词 风电预测 风速修正 误差区间估计 极限学习机 Bootstrap方法
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基于Bootstrap方法的岩土体参数联合分布模型识别 认领 引用 被引量：25
14
作者 唐小松 李典庆 +1 位作者 周创兵 方国光 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期913-922,共10页
小样本容量岩土体参数最优联合概率分布模型的识别是一个富有挑战性的问题。基于Bootstrap提出了小样本容量岩土体参数最优边缘分布函数和最优Copula函数识别方法。简要介绍了岩土体参数联合概率分布函数构造的Copula方法,采用AIC准则... 小样本容量岩土体参数最优联合概率分布模型的识别是一个富有挑战性的问题。基于Bootstrap提出了小样本容量岩土体参数最优边缘分布函数和最优Copula函数识别方法。简要介绍了岩土体参数联合概率分布函数构造的Copula方法,采用AIC准则识别最优的边缘分布函数和Copula函数。将识别结果表示为不同备选边缘分布函数和Copula函数为最优边缘分布和最优Copula的权重系数集合,以基桩荷载-位移双曲线参数试验数据为例证明了所提方法的有效性。结果表明:基于小样本容量岩土体参数试验数据估计的样本均值、标准差和相关系数具有较大的离散性,这种离散性进一步导致了统计量AIC值存在较大变异性。提出的基于Bootstrap的最优边缘分布函数和最优Copula函数识别方法不仅可以有效地考虑统计量AIC值的变异性,而且能够综合地反映不同备选边缘分布函数和Copula函数为最优边缘分布和最优Copula函数的概率,为小样本容量岩土体参数最优边缘分布函数和最优Copula函数的识别提供了一条有效的途径。 展开更多
关键词 岩土体参数 相关性 Bootstrap方法 联合概率分布 边缘分布 Copula函数
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引入自助法的特厚板轧制力整合建模 认领 引用
15
作者 殷梓淇 章顺虎 +2 位作者 田文皓 万良伟 李言 《精密成形工程》 北大核心 2026年第1期248-256,共9页
目的为解决不均匀数据分布对轧制力模型精度的影响,提出理论模型与智能算法相结合的建模新方案。方法首先构建了基于自助法的BP神经网络模型,进而采用该模型对已有轧制力理论模型进行修正,从而构建了整合模型。具体来说,首先对轧制生产... 目的为解决不均匀数据分布对轧制力模型精度的影响,提出理论模型与智能算法相结合的建模新方案。方法首先构建了基于自助法的BP神经网络模型,进而采用该模型对已有轧制力理论模型进行修正,从而构建了整合模型。具体来说,首先对轧制生产数据进行预处理和相关性分析,将理论模型计算值作为BP神经网络的输入变量之一进行建模,以此提高了模型的预测精度。其次,对数据聚类后进行分类训练,针对因样本分布不平衡而引起的模型精度不足的问题,采用自助法进行数据扩充,并结合生产数据进行预测对比。结果采用乘法补偿法对理论模型进行修正,构建了具有较高精度的轧制力整合模型。同时结合自助法实现了轧制数据集的均衡化,提高了模型的精度和稳定性。该模型误差波动较小且最大平均绝对百分比误差(MAPE)仅为4.61%。结论采用的自助法为解决不均匀数据集问题下的轧制力高精度建模提供了一种新的解决方案,而所得的整合模型可为实际生产过程的精确控制提供了科学依据。 展开更多
关键词 轧制力 自助法 整合模型 BP神经网络 聚类
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特小子样试验下导弹精度评定的Bootstrap方法 认领 引用 被引量：35
16
作者 胡正东 曹渊 +1 位作者 张士峰 蔡洪 《系统工程与电子技术》 EI 北大核心 2008年第8期1493-1497,共5页
针对特小子样下导弹精度评定的需求,提出了利用验前信息来弥补现场试验信息不足的改进Boot-strap统计方法。首先介绍了Bootstrap方法的基本概念;其次分析和比较了特小子样下验前信息与现场试验信息的若干种相容性检验方法的性能,并根据... 针对特小子样下导弹精度评定的需求,提出了利用验前信息来弥补现场试验信息不足的改进Boot-strap统计方法。首先介绍了Bootstrap方法的基本概念;其次分析和比较了特小子样下验前信息与现场试验信息的若干种相容性检验方法的性能,并根据相容性检验水平确定了各类信息源的权重。然后,基于重要度抽样的思想,分别针对非参数Bootstrap方法和参数Bootstrap方法讨论了验前信息在导弹精度评定中的运用。最后,根据工程经验提出了一种改进的权重分配方案。仿真结果表明,KS相容性检验方法在特小子样下更为适用,考虑相似验前信息的Bootstrap精度评定结果更为合理。 展开更多
关键词 导弹精度评定 Bootstrap方法 验前信息 相容性检验 重要度抽样
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基于Bootstrap-SVR-ANN算法的TBM施工速度预测 认领 引用 被引量：16
17
作者 闫长斌 汪鹤健 +2 位作者 周建军 杨风威 彭万军 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1078-1087,F0002,共10页
合理评价预测施工速度关乎隧道TBM施工的成败与效益。现有的TBM施工速度预测模型多利用岩体参数和掘进参数预测瞬时/平均施工速度,对掘进过程中的不确定性和施工风险考虑不足。基于此,引入区间预测方法,提出一种基于Bootstrap-SVR-ANN... 合理评价预测施工速度关乎隧道TBM施工的成败与效益。现有的TBM施工速度预测模型多利用岩体参数和掘进参数预测瞬时/平均施工速度,对掘进过程中的不确定性和施工风险考虑不足。基于此,引入区间预测方法,提出一种基于Bootstrap-SVR-ANN算法的TBM施工速度预测模型。以兰州水源地建设工程输水隧洞双护盾TBM施工为工程依托,分析了单一性输入参数的不足,指出了选择岩体质量分级指标(RMR)、TBM工作条件等级(TWCR)两个综合性参数的合理性,并对构建的TBM施工速度区间预测模型的有效性进行了验证。研究表明,TBM施工速度区间预测模型不但具有良好的点预测效果,而且预测区间可将TBM施工速度的实测值完全包络,模型可靠性较高;模型测试集在90%,95%置信水平下的MPIW分别为9.84,11.73 m/d,随着置信水平的提高,预测区间可容纳的不确定性也不断上升;TBM掘进过程中可能的风险性与区间宽度的异常相互印证,验证了区间预测模型可以定量解释施工过程中不确定性的特点。研究成果可为TBM掘进效能预测、施工工期估算和掘进参数优化等提供科学参考。 展开更多
关键词 隧道掘进机(TBM) 施工速度 区间预测 Bootstrap方法 支持向量回归 神经网络
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基于灰色系统理论的小样本P-S-N曲线拟合方法 认领 引用
18
作者 张震 刘俭辉 +1 位作者 程玲玲 牛富超 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2026年第1期63-67,共5页
Bootstrap法在处理小样本疲劳试验数据时,只能在原始数据中进行抽样,所得数据信息有限.为此,引入灰色系统理论对小样本数据进行处理,建立数据的灰微分方程,并挖掘原始数据的隐藏关系,得到更多数据的潜在信息.首先,借助灰色系统理论处理... Bootstrap法在处理小样本疲劳试验数据时,只能在原始数据中进行抽样,所得数据信息有限.为此,引入灰色系统理论对小样本数据进行处理,建立数据的灰微分方程,并挖掘原始数据的隐藏关系,得到更多数据的潜在信息.首先,借助灰色系统理论处理原始数据;其次,通过Bootstrap法对已处理的数据进行抽样得到再生样本;最后,对再生样本进行处理得到小样本数据的P-S-N曲线.结果表明,与Bootstrap法相比,通过灰色Bootstrap法处理所得小样本P-S-N曲线精度更高. 展开更多
关键词 小样本 Bootstrap法 灰色系统理论 P-S-N曲线
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地下中深孔错相减振孔间延期时间优选 认领 引用
19
作者 张梦雲 张云鹏 +1 位作者 杨曦 闫鹏 《矿业研究与开发》 CAS 北大核心 2026年第4期69-77,共9页
爆破振动对周边建筑物造成的安全问题亟待解决,而传统减振方法存在依赖经验参数、缺乏小样本统计支持的问题。通过对某矿开展爆破振动监测,利用快速傅里叶变换提取峰值振动频率,采用Bootstrap方法、贝叶斯分析及极大似然估计对比分析峰... 爆破振动对周边建筑物造成的安全问题亟待解决,而传统减振方法存在依赖经验参数、缺乏小样本统计支持的问题。通过对某矿开展爆破振动监测,利用快速傅里叶变换提取峰值振动频率,采用Bootstrap方法、贝叶斯分析及极大似然估计对比分析峰值振动频率特性。在此基础上,将孔间延期时间调整为其对应的半周期并进行现场试验验证,确定该方法的准确性。结果表明:随爆源距离增加,质点振动速度逐渐减小,不同方向上振速的衰减态势也不同;Bootstrap方法无需假设总体服从特定分布,直接从原样本出发进行抽样,能够更好地反映样本的特征和分布情况,统计结果更贴合实际;确定半周期8ms为最佳孔间延期时间。现场试验显示,相较于孔间延期时间20ms,孔间延期时间8ms时X、Y、Z方向峰值振速分别降低14.81%,12.68%和36.51%,合速度方向的峰值振速降低22.55%,减振效果显著。研究结果为地下中深孔爆破提供了参数优化依据,有效解决了爆破振动造成的安全问题。 展开更多
关键词 错相减振 快速傅里叶变换 Bootstrap方法 贝叶斯分析 极大似然估计 孔间延期时间
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基于滑动分块百分位数Bootstrap法的风电功率概率区间预测 认领 引用 被引量：14
20
作者 杨锡运 张璜 +1 位作者 关文渊 董德华 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期430-437,共8页
提出一种基于非参数滑动分块百分位数Bootstrap法(MBPB)的风电功率概率区间预测方法。由于风功率数据存在显著的时间相依结构,该方法首先对预测功率进行等间隔划分,再以某区间内的预测误差序列为样本,借助滑动分块Bootstrap法(MBB)抽样... 提出一种基于非参数滑动分块百分位数Bootstrap法(MBPB)的风电功率概率区间预测方法。由于风功率数据存在显著的时间相依结构,该方法首先对预测功率进行等间隔划分,再以某区间内的预测误差序列为样本,借助滑动分块Bootstrap法(MBB)抽样产生多个伪样本,然后对伪样本数据通过滑动分块百分位Bootstrap法和四分位法相结合的统计推断生成一定置信水平下的误差上下限,进而得到该预测功率段内的概率预测区间。同时建立包含区间覆盖率和区间平均带宽的评价指标,通过将其与百分位法、百分位数Bootstrap(PB)法的预测结果对比,表明基于MBPB的概率性预测区间的覆盖率更高,平均带宽更窄,精度更好且效果也更优。 展开更多
关键词 风电功率 预测 概率区间 滑动分块百分位数Bootstrap法 四分位数
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