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1.
在无故障数据情况下,将失效概率结合Bayes理论引入置信限,分析了修正后的数据Weibull分布中单侧置信可靠性。其方法是:首先基于Weibull分布采用配分布曲线法进行分析,构造出多层先验分布给出失效概率的综合EBayes估计,结合最小二乘法拟合得到分布参数的估计值;根据参数的统计性质构造置信区间的枢轴量,同时,给出Weibull分布特征参数的区间估计和可靠度置信下限。以经典轴承试验为例,将此方法与其它方法计算结果进行对比,证明了该方法对置信可靠性评估的合理性和可行性。 相似文献
2.
适当的大气扩散模型对于核电厂假想事故的后果评价是必要的,对其进行参数不确定性分析对于提高模型预测的可信度具有重要的意义。相比于传统的不确定性分析方法,贝叶斯方法充分考虑了已有的观测数据,马尔科夫链蒙特卡罗方法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)可以方便地将贝叶斯方法和高斯烟羽模型相结合。首先使用一次改变一个变量值的方法分析模型对几个重要参数的敏感性,然后选择敏感性最大的两个参数使用贝叶斯MCMC方法进行了不确定性分析。通过分析MCMC样本序列,得到了观测值的最优拟合及模拟结果的置信区间。贝叶斯方法能获得更可靠的置信区间,从而为事故后应急响应提供更好的参考数据。 相似文献
3.
建筑结构概率可靠度的区间估计 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了正态分布强度参数未知、正态分布应力和强度参数均未知,同时考虑4个随机变量、取可靠度指标β为正态分布等几种常见情况下可靠度置信区间的确定方法,以达到在理论上补充和完善可靠度理论的目的。 相似文献
4.
5.
提出一种基于似然剖面的电力系统元件暂态模型参数可辨识性方法。可辨识性是参数辨识的前提,可辨识性分析有助于在参数辨识过程中选取合适的扰动数据,并确定可以被有效辨识的参数。参数的可辨识性由模型本身的结构特点和用于辨识的实际扰动深度、实测数据噪声大小共同决定,前者对应理论可辨识性,后者对应实际可辨识性。综合考虑这两种可辨识性,引入统计学中利用似然剖面构造置信区间的方法来进行参数可辨识性分析,通过求解一系列优化问题,得到给定模型中每个参数的置信区间和可辨识性指标。基于此,不仅可以判断参数是否具备理论可辨识性,还能直观地反映各参数的实际可辨识性。 相似文献
6.
大规模间歇式能源出力的不确定性给电网的安全经济运行提出新的挑战,研究间歇式能源接入下的多源联合优化机组组合模型对提高电网运行的安全性和促进间歇式能源的消纳具有重要意义。基于对风电不确定性及抽水蓄能运行机理分析,采用置信区间法进行风电不确定性建模,并提出新的系统调节能力约束,从而建立了考虑风电不确定性影响及抽蓄水头变化影响的联合优化机组组合模型。采用6节点系统验证模型的有效性,研究了抽蓄容量及置信区间选择对发电成本、机组组合及其可靠性的影响。结果显示,风电、火电装机不变的情况下,要保证机组组合的可靠性达99%以上,抽蓄发电装机占比分别为5.6%和10.5%时,与无抽蓄时相比可以分别减少16和17个开机时段,发电成本可以分别降低4.6%和6.8%。通过算例的论证,表明该机组组合模型能够实现多元能源的协调优化和给定置信区间内的风电的有效消纳。 相似文献
7.
8.
9.
《Planning》2015,(27):115-117
目的:分析各临床科室床位配置状况,优化医院床位配置。方法:采用统计学中95%置信区间进行数据分析,测算开放床位数的合理区间。结果:30个临床科室中,床位设置合适的有15个科室,床位偏少的有9个科室,床位偏多的有6个科室。结论:加强床位动态管理,实行床位资源共享,建立医疗联合体,是床位科学管理的重要措施。 相似文献
10.