铁水运输作业过程时间因素分布的研究

通过对铁水供应过程中时间参数的实测和统计分析,发现了工序作业过程时间由正态分布经过威布尔分布向指数分布转变的变化规律。其中,复杂作业工序的过程时间一般呈现为正态分布或者威布尔分布,简单及可靠性高的工序作业过程时间一般表现为指数分布。提出了当前简单作业工序的过程时间分布预示着复杂作业工序的过程时间的未来分布规律,即向指数分布方向趋近的观点。     

复合泊松分布参数估计的EM算法

复合泊松分布是非寿险精算中的重要理赔模型,利用正规的统计方法(如极大似然估计)估计模型的参数往往比较困难,而矩估计的精度在大样本下才能有令人满意的结果.本文应用EM算法研究了复合泊松分布的参数估计问题,给出了参数满足的方程,并给出了参数的矩估结果,对两种参数估计结果,通过计算机模拟,表明EM算法对参数的估计更为有效,且EM算法在小样本下就能得到较好的估计效果.     

两种非正态总体参数的区间估计

推导给出了两类非正态总体参数的区间估计,对二项分布的参数P和泊松分布的参数λ分别给出了其等尾双侧区间估计.     

半参数方法对上证指数波动率的预测分析

根据金融时间序列一般都存在条件异方差性,本文研究了两种半参数时间序列模型的估计方法,通过实际算例对参数模型与半参数模型,以及不同的半参数模型在金融时间序列的拟合与波动率预测方面的表现作了比较.结果表明,半参数模型要优于参数模型,半参数可加模型要优于多项式样条估计模型.     

等级反应模型的Gibbs抽样方法

探讨了MCMC算法在多级评分项目反应模型参数估计中的实现及其估计精度.针对等级反应模型,基于数据扩充技术,提出了一种高效灵活的Gibbs抽样方法,得到了各个参数的Markov链.随着潜在变量的引入,每个参数的满条件分布为相应参数的先验分布的截断分布.这种抽样方法适用于任何类型的先验分布,不受先验分布形式的约束.对应每个待估参数,去掉所得Markov链前面的一些迭代值,用后面的迭代结果作估计,得到相应参数的Bayes后验估计.并通过随机模拟实验验证了该方法的有效性.     

具体索赔额下破产概率的计算方法

文章对古典风险模型的破产概率计算问题的Laplace变换方法进行了一些讨论,用一些重要的结论和Laplace变换的方法导出了古典风险模型的破产概率Ψ(λ)给出了当索赔量是指数分布、混合指数分布的破产概率.     

熵损失函数下逆Rayleigh分布形状参数的估计

在熵损失函数下,得到了逆R ayleigh分布形状参数的Bayes估计和经验Bayes估计,并讨论了一类逆线性形式估计（cT＋d）-1的可容许性和不可容许性.     

基于裂纹扩展模型的脆性岩石破裂特征及力学性能研究

为了探究初始微裂纹参数分布对岩石破裂特征及力学性能的影响,进一步系统地了解脆性岩石破裂演化过程,依据线弹性断裂力学理论,建立了非均质性二维细观弹性损伤模型,并运用FLAC^2D数值分析软件,数值模拟研究了单轴压缩条件下不同形态岩石试样的破裂过程。研究结果表明,当初始微裂纹长度和角度服从不同的随机分布时,岩石材料表现出不同的破裂特征,其中初始微裂纹长度和角度均服从正态分布时,岩石破裂区域较完整;初始微裂纹长度或角度服从均匀分布和指数分布时,岩石破裂区域较分散;初始微裂纹角度对于解释脆性岩石单轴抗压试验时岩石试样出现剪切破坏和劈裂破坏的原因具有一定的指导意义,且当初始微裂纹角度均值ɑ=45°时,模型具有最小的峰值强度和轴向最大应变。模型还模拟了脆性岩石单轴抗压试验、巴西劈裂试验和断裂韧度试验的演化过程,模拟结果与试验结果具有较高的一致性。     

基于单尺度Retinex理论的带钢图像增强算法

针对带钢表面缺陷检测中图像偏暗的问题,提出一种基于单尺度Retinex理论的图像增强算法,该算法将预处理后的带钢图像乘以比例系数,得到亮度图像的估计值,接着对反射图像采用Gamma校正,最后将Gamma校正后的反射图像与粗估计的亮度图像进行合成,得到最终的增强图像。对算法中亮度估计用到的比例系数,以及Gamma校正系数进行了详细的分析。实验结果表明,该算法避免了单尺度Retinex算法在估计亮度图像时采取的复杂运算,并且较一般的图像增强算法能够使带钢图像中较暗的细节得以凸现,在增强效果和实时性上具有更大的优越性。     

Kalman滤波在Yule-Walker谱估计中的应用

在现代谱估计中,由于Yule-Walker沃克谱估计算法中平稳随机序列的长度n在某些情况下偏小,使计算出的ARMA随机过程的功率谱密度不能精确逼近真实值,所以我们在用自相关法估计AR模型参数时加入了kalman滤波器。将估计的AR模型系数及高斯白噪声作为滤波器的输入及部分参数,对最终估计的功率谱进行修正。实验结果表明,在Yule-Walker谱估计中加入kalman滤波,其计算精度及结果稳定性都有了一定的提高,可以作为解决相关问题的方法之一。     

探讨回归系数的stein型主成分估计问题

设计阵X呈病态的线性回归模型，给出一种新的关于回归系数的有偏估计，即stein型主成分估计，且对偏参数的存在性。最优性进行了一些探讨。     

岩体与地表变形的Bayes分析

作者根据Bayes估计理论,推导了岩体及地表变形观测中观测值方差之分布函数及方差估计与位移检验公式,计算结果表明,在同样的置信度下,本文提出的方法更符合实际。文中对参数的统计性质也进行了讨论。     

小型连轧的张力在线估计与能耗、力矩模型

根据在线采集的力能参数,模拟研究了零张力小型连轧的张力在线估计方法,证实了电流力矩法可用于差动调速小型连轧机组的张力在线估计。明确了轧件温度均匀以及较高温度下轧制有利于实现零张力连轧以及提高连轧过程稳定性。在估计张力水平基础上,建立了零张力连轧5号角钢的能耗与力矩模型。     

基于鲁棒H∞滤波的锂离子电池SOC估计

荷电状态（State of charge, SOC）估计是电池管理系统的核心功能之一,它在电动汽车的生命周期中起着重要作用。针对锂离子电池温度影响模型参数,进而导致SOC估计不准确的问题,本文提出了基于鲁棒H_∞滤波的SOC估计方法。首先,以二阶Thevenin等效电路模型做为锂离子电池基础模型,并将温度对电池模型参数的影响建模为标称电阻值和电池总容量的加性变量,视温度变化为系统的外部扰动。其次,采用滑动线性法对电池模型进行线性化,并在此基础上运用线性矩阵不等式技术设计了对SOC进行估计的鲁棒H_∞滤波器。最后,分别采用四种不同类型的动态电流激励进行仿真实验验证,并将SOC的估计结果与kalman滤波对SOC的估计结果进行对比。结果表明所设计的鲁棒H_∞滤波器能够实现对SOC更为准确的跟踪,同时对外部扰动具有较好的鲁棒性。      

确定矿体真实品位估计公式的遗传规划方法

以品位实测数据为基础，提出了科学发现矿体真实品位估计公式的遗传规划方法。该方法根据自然界生物生存竞争、适者生存的进化法则，对众多随机生成的品位估计公式进行类似于生物进化时发生的复制、交换、变异等若干个结构改良操作，淘汰极不合理的估计公式，改良较合理的估计公式，最后优选出能真实、全面描述矿体品位分布的品位估计公式。该方法完全排除了人为的参数预给定，具有很好的客观性、通用性和精确性。     

粗轧带坯宽向温度分布的仿真

基于以往对固体热交换问题的研究,提出了一种新的适合于粗轧带坯宽向温度分布的仿真方法,并对热交换系数的优化提出有效的经验值估计区间法。仿真实验结果表明：新的仿真方法改善了仿真数学模型的形式,并且利用经验值估计区间的参数优化法大大地提高了运算效率。     

双烟道双压余热锅炉在邯钢的应用

通过对比双烟道双压余热锅炉与单烟道单压余热锅炉的相关参数,介绍了邯钢双烟道双压余热锅炉的优势。     

基于快速SR-UKF的锂离子动力电池SOC联合估计

针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患,以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题,本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法,并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理,降低了每次无迹变换时的计算开销;然后在迭代过程中,用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵,该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到,解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题,保证了电池荷电状态(State of charge,SOC)在线滚动估计的数值稳定性;最后采用联合估计策略,对电池等效模型参数进行实时辨识,保证了电池等效模型的准确性与有效性,从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性。      

变压器连续式单绕组——多导体传输线模型试验验证

结合变压器单绕组多导体传输线模型引入模变换实现方程的通用性解耦。并对模型分布参数矩阵计算进行改进。首先根据似稳电磁场的有限元数值计算方法求解其电容参数。然后利用各参数之间的关系求解模型中的电感、电阻和电导参数。提出了测量变压器绕组局部放电脉冲传输特性的散射参数测量法,对一个180匝的变压器连续式绕组实物模型实测和仿真结果保持一致,验证了应用多导体传输线建立放电脉冲在变压器单绕组中传播模型的有效性。     

用标准样品的均匀性研究估计最小取样量

根据均匀性研究和定值分析的统计参数,提出了一个用于估计最小取样量的公式：Mm=Mk（Ssk/FαSchar^2）.本方法可以避免为最小取样量的估计另外设计试验,既避免了大量的财力物力消耗,又改变了直接用均匀性检验的称样量做最小称样量的不合理性。