【摘 要】
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针对三参数威布尔分布模型复杂,在小样本情况下传统方法估计精度低的问题,提出了基于GM-SVM的参数估计方法。该方法将灰色模型(grey model,GM)和支持向量机(support vector m
【基金项目】
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中国博士后科学基金特别资助项目（201003788）
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针对三参数威布尔分布模型复杂,在小样本情况下传统方法估计精度低的问题,提出了基于GM-SVM的参数估计方法。该方法将灰色模型(grey model,GM)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合。首先,利用灰色模型法在位置参数估计上的独特优势,其次,充分利用支持向量机在小样本情况下优良的估计效果,建立了高精度的GM-SVM威布尔分布参数估计模型,并将其应用于某型发动机叶片疲劳寿命分布的参数估计。仿真实验结果表明,该模型具有较高的参数估计精度,在小样本情况下优势较为明显,能够准确得出威布尔分布的三个参数。
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