简介：本文对指数分布的无失效数据，在引进失效信息后，在先验分布为Gamma分布时，给出了失效率的多层Bayes估计和综合Bayes估计，并给出了无失效数据情形可靠度的综合估计，还结合实际问题进行了计算。

简介：在原有生产函数参数估计方法的基础上，提出一种新的估计方法。计算实例表明：该估计方法具有最小的残差平方和，是一种比较理想的估计方法。

简介：本文提出了一种估计死亡率分布的新模型-最大熵模型.该模型直接从样本信息出发,不需要对待估分布的概率密度函数或先验分布作任何假定,从而克服了极大似然估计和贝叶斯估计的不足.而且通过两个例子的计算结果,表明该方法与样本数据的拟合效果要好于其它两种方法.

简介：针对股票时间序列的特点，从离群点对股票时序数据有序性的影响角度出发，在界定分形离群点含义的基础上，利用分形理论将离群模式挖掘理解为一个优化分割问题。采用推广G—P（Grassberger-Procaccia）算法计算股票时间序列数据集的多重分形广义维数，并利用贪婪算法的思想设计了FT-Greedy算法来求解基于分形理论的时间序列离群模式挖掘优化问题的解集。实验证明，该方法能有效地解决股票时间序列离群模式挖掘问题。

简介：应急响应中常常出现供应节点与需求节点距离太远、关键道路损毁等情境,此时直升机和车辆逐渐被联合使用以运送关键应急物资。由于原生及次生衍生灾害的发生发展,可能导致已有应急中转点不能使用,或者由于救援工作的开展,产生新的应急中转点等,这就可能导致事先已经制定的联合运送方案不能按照原计划进行。针对直升机和车辆联合运送中出现的中转点变化干扰事件,从物资到达时间、联合运送路线和使用运力三方面进行扰动度量,进而建立一个中转点变化的应急医疗物资联合运送干扰恢复模型,并通过改进基于客户的编码方法和提出基于简化策略的种群初始化方法等,设计了模型求解的遗传算法。数值实验验证了模型与算法的有效性,并通过与重优化方法对比,检验了干扰管理方法在处理中转点变化干扰事件中的优势。

简介：针对频率统计方法存在不连续的置信区间以及在小样本情况下检验势比较低的问题。把非对称Laplace分布表示成正态分布和指数分布的线性组合,推导了不同先验分布情况下参数的最大后验密度置信区间,并构造了分位回归单位根检验的贝叶斯因子,实现了对非平稳时间序列的局部单位根检验。仿真分析表明贝叶斯分位回归方法是一种稳健全面的单位根检验方法。对我国居民消费价格指数的实证研究发现,我国居民消费价格指数表现出局部的持续性,在分布的下尾部不受普通冲击的影响,但在分布的上尾部受普通冲击的影响。

简介：~~

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简介：本文是《厦门港及附近水域交管系统应用研究》课题中关于港口货物吞吐量预测的部分。这一课题已通过专家鉴定。文中应用回归模型预测2000年厦门港货物吞吐量。通过从多个解释变量中选择合适的解释变量，可获得较好的预测结果。其结果说明在应用数学模型预测时，最为关键的是模型、变量和数据三者之间的相互适应，而不在于模型的复杂程度，特别是在历史数据不多的情况下更是如此。

简介：本文将改进的灰色GM（1，1）模型用于某油田年综合含水率的近期发展趋势研究。在平均相对误差达到最小准则下，研究了模型中的背景值参数A和边值修正项￡对模型预测精度的影响。在此基础上，采用线性规划方法估计模型中的参数，基于遗传算法求解最佳背景值参数A和最佳边值修正项ε，以确保在相应的模型检验准则下预测的误差达到最小。结果表明，用改进的灰色GM（1，1）模型预测近期注水油田的综合含水率，预测值与实际值相对误差很小，预测精度很高，可以得到非常满意的结果。进一步的研究发现，改进的灰色GM（1，1）模型虽然近期预测精度很高，但研究长期的发展趋势是行不通的，为此又研究探讨了长期发展趋势模型。