基于熵权法的小样本灰色置信区间估计

发布时间：2022-11-06 17:44

　　针对小样本数据的灰色点估计和灰色区间估计问题,将样本误差均值、样本误差标准差引入到灰色距离测度中,改进了已有灰色估计算法.在对小样本数据进行密集扩充过程中,可以提高灰色估计的区分度.该算法利用数据本身分布特点,设计了数据间的灰色距离矩阵,提出了基于熵权法的灰色点估计权重计算方法.最后结合小样本数据进行了参数估计的仿真实例验证,在对小样本数据进行Bootstrap重抽样法作用下进行了不同灰色点估计和区间估计的比较,突出了所提算法的有效性,验证了理论分析结果的正确性. 

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
0 引言
1 改进的灰色测度距离
2 基于熵权法的灰色估计值计算
3 灰色置信区间的确定
4 实例验证与方法比较
5 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种小子样情况下的弹道一致性评定方法[J]. 张领科,赵峰,余永刚.  兵工学报. 2014(12)
[2]基于变动统计的复杂系统可靠性综合评估[J]. 张海瑞,洪东跑,赵宇,李晶.  系统工程与电子技术. 2015(05)
[3]基于分数阶累加的离散灰色模型[J]. 吴利丰,刘思峰,姚立根.  系统工程理论与实践. 2014(07)
[4]小样本数据的三种区间估计方法性能分析[J]. 刘恒,梅卫,单甘霖.  系统工程与电子技术. 2014(10)
[5]信息不完备小样本条件下离散DBN参数学习[J]. 任佳,高晓光,白勇.  系统工程与电子技术. 2012(08)
[6]数据缺失的小样本条件下BN参数学习[J]. 任佳,高晓光,茹伟.  系统工程理论与实践. 2011(01)
[7]一种基于灰色距离测度的小样本数据区间估计方法[J]. 刘义,王国玉,柯宏发.  系统工程与电子技术. 2008(01)



本文编号：3703940