基于随机集理论的相关变量模型不确定性量化

发布时间：2018-02-21 01:43

  本文关键词： 随机集理论 不确定性量化 相关性 Nataf变换　出处：《系统仿真学报》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：随机集理论为基于模型的系统分析提供了一种统一的不确定性量化框架。针对现有随机集理论模型不确定性量化研究中缺乏对模型变量相关性的考虑这一不足,提出了一种改进的基于随机集理论的不确定性量化方法。该方法根据模型变量间的相关系数信息,通过Nataf变换产生相关随机样本,进而获取多维空间内焦元的联合基本概率分配。由此所得的不确定性量化结果能够在模型变量间存在相关性的情况下正确反映系统状况。数值仿真证明了所提方法的有效性。
[Abstract]:Random set theory provides a unified uncertainty quantization framework for model-based system analysis. An improved uncertainty quantization method based on random set theory is proposed, in which correlation random samples are generated by Nataf transform according to the correlation coefficient information between model variables. Then, the joint basic probability allocation of focal elements in multidimensional space is obtained. The uncertainty quantization results obtained from this method can accurately reflect the system situation when there is correlation between model variables. The numerical simulation proves the effectiveness of the proposed method.
【作者单位】： 西南科技大学信息工程学院;电子工程研究所;
【基金】：西南科技大学博士研究基金(16zx7147) 中物院科技发展基金(2012B0403058)
【分类号】：O211.5

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本文编号：1520640