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概率信息不完全系统的统计矩估计方法
被引量：
3
1
作者
范文亮
韩杨
+1 位作者
周擎宇
李正良
《工程力学》
EI
CSCD
北大核心
2017年第2期34-41,共8页
根据已知变量概率信息的不同,概率信息不完全系统可分为子类I、子类II和子类III。现有的统计矩点估计法可以方便地用于概率信息完全系统和概率信息不完全系统子类I,但是对可能出现的概率信息不完全系统子类II和子类III无能为力。为此,...
根据已知变量概率信息的不同,概率信息不完全系统可分为子类I、子类II和子类III。现有的统计矩点估计法可以方便地用于概率信息完全系统和概率信息不完全系统子类I,但是对可能出现的概率信息不完全系统子类II和子类III无能为力。为此,该文在重点研究子类III的等效相关系数求解方法的同时给出了子类II等效相关系数的简化方法,并发展了适用于一般概率信息不完全系统的广义Nataf变换;在此基础上,结合多变量函数的单变量降维近似模型,提出了概率信息不完全系统的统计矩估计方法,并讨论了参考点选择、变量排序等对计算效率的影响;最后,通过算例对建议方法进行了系统的验证。算例结果表明:该文建议的等效相关系数求解方法准确有效、变量排序策略切实可行,统计矩估计法具有广泛适用性且对于低阶矩具有较理想的精度。
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关键词
统计
矩
估计
概率信息不完全
相关变量
降维近似模型
点
估计
法
原文传递
基于双变量降维模型和Kriging近似的统计矩点估计法
被引量：
2
2
作者
范文亮
袁满
+2 位作者
刘润宇
杨晓阳
李正良
《工程力学》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期171-179,共9页
对复杂随机系统进行统计矩分析时,双变量降维近似模型一定程度上可以缓解"维数灾难"。但当系统维数较高时,双变量分量函数较多,计算量仍然较大。为此,该文将降维近似和Kriging代理模型有机结合起来,提出了一类高效、合理的改...
对复杂随机系统进行统计矩分析时,双变量降维近似模型一定程度上可以缓解"维数灾难"。但当系统维数较高时,双变量分量函数较多,计算量仍然较大。为此,该文将降维近似和Kriging代理模型有机结合起来,提出了一类高效、合理的改进点估计法。充分考虑函数逼近和数值积分中积分点的特点,提出了"米"字形的选点策略,并基于此发展了双变量分量函数的Kriging近似模型;将此近似模型用于原函数和矩函数的双变量降维近似模型中双变量分量函数的近似,分别建立了基于原函数近似和矩函数近似的统计矩改进点估计法;通过多个算例对该文提出方法进行了效率和精度的分析。算例分析结果表明:基于"米"字形选点策略的双变量分量函数的Kriging近似具有较高的精度;相比于已有的基于双变量降维近似模型的统计矩点估计法,建议方法仅需较少的结构分析即可达到与已有方法相当的精度,能更好地体现精度和效率的平衡。
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关键词
统计
矩
估计
点
估计
法
双变量降维近似模型
Kriging近似
维数灾难
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职称材料
题名
概率信息不完全系统的统计矩估计方法
被引量：
3
1
作者
范文亮
韩杨
周擎宇
李正良
机构
山地城镇建设与新技术教育部重点实验室(重庆大学)
重庆大学土木工程学院
美国加州大学欧文分校土木与环境工程系
出处
《工程力学》
EI
CSCD
北大核心
2017年第2期34-41,共8页
基金
国家自然科学基金项目(50908243
51478064)
文摘
根据已知变量概率信息的不同,概率信息不完全系统可分为子类I、子类II和子类III。现有的统计矩点估计法可以方便地用于概率信息完全系统和概率信息不完全系统子类I,但是对可能出现的概率信息不完全系统子类II和子类III无能为力。为此,该文在重点研究子类III的等效相关系数求解方法的同时给出了子类II等效相关系数的简化方法,并发展了适用于一般概率信息不完全系统的广义Nataf变换;在此基础上,结合多变量函数的单变量降维近似模型,提出了概率信息不完全系统的统计矩估计方法,并讨论了参考点选择、变量排序等对计算效率的影响;最后,通过算例对建议方法进行了系统的验证。算例结果表明:该文建议的等效相关系数求解方法准确有效、变量排序策略切实可行,统计矩估计法具有广泛适用性且对于低阶矩具有较理想的精度。
关键词
统计
矩
估计
概率信息不完全
相关变量
降维近似模型
点
估计
法
Keywords
estimation of statistical moment
incomplete probability information
correlated variables
dimension reduction model
point estimate method
分类号
O212 [理学—概率论与数理统计]
原文传递
题名
基于双变量降维模型和Kriging近似的统计矩点估计法
被引量：
2
2
作者
范文亮
袁满
刘润宇
杨晓阳
李正良
机构
重庆大学土木工程学院
山地城镇建设与新技术教育部重点实验室(重庆大学)
出处
《工程力学》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期171-179,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51678092)
中央高校科研基本业务费项目(2019CDXYTM0032)
国家重点研究计划项目(2018YFC0809400)。
文摘
对复杂随机系统进行统计矩分析时,双变量降维近似模型一定程度上可以缓解"维数灾难"。但当系统维数较高时,双变量分量函数较多,计算量仍然较大。为此,该文将降维近似和Kriging代理模型有机结合起来,提出了一类高效、合理的改进点估计法。充分考虑函数逼近和数值积分中积分点的特点,提出了"米"字形的选点策略,并基于此发展了双变量分量函数的Kriging近似模型;将此近似模型用于原函数和矩函数的双变量降维近似模型中双变量分量函数的近似,分别建立了基于原函数近似和矩函数近似的统计矩改进点估计法;通过多个算例对该文提出方法进行了效率和精度的分析。算例分析结果表明:基于"米"字形选点策略的双变量分量函数的Kriging近似具有较高的精度;相比于已有的基于双变量降维近似模型的统计矩点估计法,建议方法仅需较少的结构分析即可达到与已有方法相当的精度,能更好地体现精度和效率的平衡。
关键词
统计
矩
估计
点
估计
法
双变量降维近似模型
Kriging近似
维数灾难
Keywords
estimation of statistical moments
point estimation
bivariate dimension-reduction model
Kriging approximation
curse of dimension
分类号
O211.9 [理学—概率论与数理统计]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
概率信息不完全系统的统计矩估计方法
范文亮
韩杨
周擎宇
李正良
《工程力学》
EI
CSCD
北大核心
2017
3
原文传递
2
基于双变量降维模型和Kriging近似的统计矩点估计法
范文亮
袁满
刘润宇
杨晓阳
李正良
《工程力学》
EI
CSCD
北大核心
2020
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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