导读:本文包含了威布尔参数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:混合威布尔分布,参数估计,非线性最小二乘法,遗传算法
威布尔参数论文文献综述
董力,陆中,周伽[1]（2019）在《基于遗传算法的混合威布尔分布参数最小二乘估计》一文中研究指出混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的复杂系统的可靠性数据,由于模型中包含较多参数,与单一威布尔分布相比,混合威布尔分布的参数估计更为复杂。利用遗传算法为优化方法,提出了一种混合威布尔分布参数估计的最小二乘方法。以残差平方和最小为优化目标,以各参数取值范围为约束条件,构建了混合威布尔分布的非线性最小二乘优化模型;通过变换决策变量上下限、引入惩罚因子和保存最优个体等策略改进传统遗传算法以提高算法的性能,进而利用改进后的遗传优化算法对混合威布尔分布的非线性最小二乘优化模型进行求解。实例分析表明本文方法有效,利用本文方法计算得到的可靠度估计值与真实值之间的最大偏差和标准均方根误差,相对于图估计法分别减少了0.028 4与0.032 8,相对于极大似然估计法分别减少了0.000 8与0.003 6。(本文来源于《南京航空航天大学学报》期刊2019年05期）
杨冬霞,周菊玲,董翠玲[2]（2019）在《双边定时截尾下指数威布尔分布的参数估计》一文中研究指出基于双边定时截尾样本,考察了指数威布尔分布的极大似然估计,由于无法得到似然方程的显式解的表达式,所以证明了解的唯一存在性.用EM算法可以处理不完全数据下参数的估计问题,得到了EM算法估计的迭代式.用R软件进行了随机模拟,结果表明当样本容量n较大时,采用极大似然估计较为准确,当样本容量n较小时,采用EM算法估计较为准确.(本文来源于《淮阴师范学院学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
张登,李孟思[3]（2019）在《基于双参数威布尔分布的高强度铝合金材料腐蚀损伤分布动力学规律研究》一文中研究指出目的研究高强度铝合金材料腐蚀损伤分布的动力学规律。方法通过统计高强度铝合金材料的蚀坑深度和直径,采用双参数威布尔分布进行拟合,提出以双参数威布尔分布中的两个参数α、β作为高强度铝合金材料腐蚀损伤分布的表征量,建立α、β随腐蚀时间增长的多种数学模型。结果α随腐蚀时间的增长而减小,β随腐蚀时间的增长而增大,并且分布参数均能很好地符合一阶指数函数模型。结论与实际蚀坑分布增长物理现象比较,α、β的变化趋势能够揭示出蚀坑分布随时间增长的变化过程,并且腐蚀损伤分布动力学规律能很好地符合一阶指数函数模型。(本文来源于《装备环境工程》期刊2019年07期）
桂国祥,黄娟[4]（2019）在《指数-威布尔分布参数的经验Bayes检验问题》一文中研究指出利用经验贝叶斯方法研究了在线性损失下指数-威布尔分布参数的经验Bayes检验问题,构造了在历史样本是长程相协样本下的参数经验Bayes检验函数,并证明了所提出的经验Bayes检验函数满足渐近最优(a.o.)性及给出了该函数的收敛速度.(本文来源于《江西师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
王庆杰[5]（2019）在《区间删失数据的叁参数威布尔矩估计和经验似然统计推断》一文中研究指出生存分析是研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。该学科在生物学、医学、保险学、可靠性工程学、人口学、社会学、经济学等方面都有重要应用。生存分析中主要研究的数据类型是删失数据,删失数据是指观测数据并不是连续的,而是存在空白段。区间删失数据作为删失数据的一种,是研究的重要数据类型之一,且具有多种形式,并且在现实生活中的存在和应用都比较广泛,本文主要研究了区间删失数据下的叁参数威布尔分布矩估计问题和区间删失数据下的部分线性模型经验似然统计推断,主要包括以下两部分:第一部分,在区间删失数据下,运用生存分析中的平均剩余寿命函数来构造样本矩,从而得到区间删失数据下的叁参数威布尔分布的矩估计方程。本文证明了该方法的一致性,且做了大量的模拟研究,得到了矩估计参数的偏差和均方误差,从结果上可以看出随着样本量的增大,偏差和均方误差会减小。表明了该方法具有较好的无偏性、稳健性和一致性。第二部分,在区间删失数据下,运用无偏转换的方法,将区间删失数据类型转化为完整数据,再通过部分线性模型,应用经验似然的统计方法来估计参数,其中运用核估计消除部分线性问题,证明了经验似然方程的卡方渐近性,得到了参数覆盖率,从结果上可以看出随着样本量的增大,覆盖率越来越高,且QQ图拟合效果较好,文中给出了样本量为500时的QQ图,说明运用部分线性模型解决区间删失数据问题比较可行。(本文来源于《长春工业大学》期刊2019-06-01）
孙帆,戴林送[6]（2019）在《对数广义逆威布尔回归模型的参数估计》一文中研究指出分析了对数广义逆威布尔回归模型,修正了高斯-牛顿迭代法,利用修正的高斯-牛顿法研究了对数广义逆威布尔分布模型的极大似然估计,得出了广义逆威布尔分布模型的参数估计。通过Monte Carlo数值模拟研究了该估计在不同样本条件下的参数估计结果。数值模拟结果显示:该模型的修正迭代极大似然估计效果是显着的,在不同样本条件下具有良好的表现和一定的规律性。(本文来源于《新乡学院学报》期刊2019年03期）
殷文慧,朱小良[7]（2019）在《基于MLE-SA的威布尔分布的参数估计》一文中研究指出针对叁参数威布尔分布模型复杂,采用精确解法直接进行参数估计求解的不足,提出基于极大似然估计(MLE)和模拟退火算法(SA)进行参数估计。该方法首先利用二分法等将似然函数的超越方程组转化为一元函数,并采用引入历史最优值的SA算法进行函数最大值的求解,避免了位置参数陷入局部最优解。以仿真和实际例证为基础,详细说明了该方法的优点和缺陷。结果表明:基于MLE-SA算法的联合估计在一定程度上能够对叁参数威布尔分布的参数进行精确搜索,具有实际工程应用价值。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年02期）
王枞[8]（2019）在《广义逆威布尔分布参数的ML估计》一文中研究指出逆威布尔分布是可靠性理论中常见的一种失效分布,可广泛应用于化学化工,电子电气,机械材料领域.对于逆威布尔分布的尺度参数和形状参数的极大似然估计是研究威布尔分布模型问题的重要方法.由于考虑到普通迭代估计过程的不稳定性,本文利用修正牛顿迭代法给出了完全样本情况下广义逆威布尔分布多个参数的极大似然估计,然后通过随机模拟来验证估计的合理性.(本文来源于《赤峰学院学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
王嘉琦,徐岩,彭雅楠,叶远波[9]（2019）在《基于灰色-叁参数威布尔分布模型的继电保护装置可靠性参数估计》一文中研究指出由于小样本问题的存在使得继电保护装置可靠性评估受到限制,提出一种基于叁参数威布尔分布的灰色估计法。首先针对继电保护装置故障数据投运初期可靠性高的特点,引入了相对于二参数威布尔分布有明显改善的叁参数威布尔分布作为继电保护装置可靠性的分布模型,门限参数的引入可以更直观的判断继电保护装置进入损耗期的时间点;其次为解决失效样本少的问题,通过结合灰色模型与叁参数威布尔分布模型,得到一种针对小样本灰色–叁参数威布尔分布模型,并对继电保护装置可靠寿命进行参数估计;最后通过实例计算与其他方法进行对比,证明了新方法对小样本继电保护装置进行可靠性参数估计时在保证高精度的同时计算速度更快。(本文来源于《电网技术》期刊2019年04期）
顾蓓青,徐晓岭,王蓉华[10]（2019）在《两参数对数正态分布与威布尔分布的近似极大似然估计》一文中研究指出在可靠性和生存分析领域中,由于时间和成本等因素的限制,在实际中逐步增加的Ⅱ型截尾寿命试验被广泛应用。文章主要研究了逐步增加Ⅱ型截尾寿命试验下两参数对数正态分布和威布尔分布的参数近似极大似然估计方法,并考虑了近似极大似然估计过程中涉及到的函数一阶泰勒展开的两种展开方式,通过大量的Monte-Carlo模拟比较了这两种方法下估计的精度。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年03期）
威布尔参数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于双边定时截尾样本,考察了指数威布尔分布的极大似然估计,由于无法得到似然方程的显式解的表达式,所以证明了解的唯一存在性.用EM算法可以处理不完全数据下参数的估计问题,得到了EM算法估计的迭代式.用R软件进行了随机模拟,结果表明当样本容量n较大时,采用极大似然估计较为准确,当样本容量n较小时,采用EM算法估计较为准确.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
威布尔参数论文参考文献
[1].董力,陆中,周伽.基于遗传算法的混合威布尔分布参数最小二乘估计[J].南京航空航天大学学报.2019
[2].杨冬霞,周菊玲,董翠玲.双边定时截尾下指数威布尔分布的参数估计[J].淮阴师范学院学报(自然科学版).2019
[3].张登,李孟思.基于双参数威布尔分布的高强度铝合金材料腐蚀损伤分布动力学规律研究[J].装备环境工程.2019
[4].桂国祥,黄娟.指数-威布尔分布参数的经验Bayes检验问题[J].江西师范大学学报(自然科学版).2019
[5].王庆杰.区间删失数据的叁参数威布尔矩估计和经验似然统计推断[D].长春工业大学.2019
[6].孙帆,戴林送.对数广义逆威布尔回归模型的参数估计[J].新乡学院学报.2019
[7].殷文慧,朱小良.基于MLE-SA的威布尔分布的参数估计[J].工业控制计算机.2019
[8].王枞.广义逆威布尔分布参数的ML估计[J].赤峰学院学报(自然科学版).2019
[9].王嘉琦,徐岩,彭雅楠,叶远波.基于灰色-叁参数威布尔分布模型的继电保护装置可靠性参数估计[J].电网技术.2019
[10].顾蓓青,徐晓岭,王蓉华.两参数对数正态分布与威布尔分布的近似极大似然估计[J].统计与决策.2019