搜索到767篇“ BOOTSTRAP方法“的相关文章
- 基于bootstrap方法的实验误差分析
- 2025年
- 在实验测量中,通过统计学bootstrap方法对直接观察量样本重复抽样,可估计间接观察量分布并计算其误差。随着样本数量的增加,bootstrap方法和误差传递理论分析结果均会出现随机误差显著减小的特征,当样本数量固定时,改变bootstrap重复抽样次数,间接观察量误差变化并不明显,即抽样次数存在饱和值。因此,适当选取样本数量和重复抽样次数,通过bootstrap方法可有效减小实验测量次数,达到节省实验时间、空间以及计算资源等目的。
- 张潮张雁华
- 关键词：BOOTSTRAP方法
- 基于Bootstrap方法和LSSVM模型的滑坡位移区间预测
- 2024年
- 针对滑坡预测中的不确定性和传统点位移预测无法对预测结果的可靠程度进行有效描述这一问题,本文提出了一种区间预测方法,通过Bootstrap方法和最小二乘支持向量机来构建滑坡位移预测模型。并以三峡库区秭归县树坪滑坡为例,选取ZG85监测点在2007年1月—2012年12月期间的位移、降水量及库水位数据进行研究。研究结果表明,滑坡位移区间预测模型相比于传统的确定性点预测模型,能够同时兼顾准确性和可靠性,为滑坡灾害预测提供了一种新思路。
- 林平李有鹏谭彬
- 关键词：滑坡区间预测BOOTSTRAP方法最小二乘支持向量机
- 基于Bootstrap方法的多组配对数据风险差的一致性检验
- 2024年
- 在Dallal模型下构建3个统计量,研究小样本多组配对数据风险差的一致性检验问题.通过Monte-Carlo数值模拟,比较小样本下渐近方法和Bootstrap方法在检验过程中的性能.研究发现,Bootstrap方法在第一类错误率和功效上表现更优;特别地,基于Score检验的Bootstrap方法的第一类错误率较稳健,且有较高的功效,检验性能最优.
- 张延欣孙舒曼唐加山
- 关键词：BOOTSTRAP方法
- 基于Bootstrap方法和灰色关联分析法的企业原材料订购方案与运输策略
- 2024年
- 基于企业生产经营的现实情况,文章使用Bootstrap及灰色关联分析等方法对企业过去的原材料订购情况、供应商供应情况和转运商运输情况的相关数据进行了处理,并对供应商的供货特征和转运商的运输损耗特征进行了量化分析。其中,建立并应用了一种评价供应商重要性的评估体系,在不同条件下给出了企业最优订购方案和运输方案,分析了企业如何通过技术改造来提高产能的潜力。
- 耿菁遥孔令炜卢菀祺
- 关键词：灰色关联分析BOOTSTRAP方法线性规划
- 我国中医医疗资源配置效率测算分析与政策建议——基于Malmquist-DEA-Bootstrap方法
- 2024年
- 目的:测算分析我国2012—2020年31个省级行政区(不含港、澳、台地区)的中医医疗资源配置效率。方法:分别采用DEA-Bootstrap方法测算效率,再用Malmquist-DEA-Bootstrap方法进一步分析跨期的全要素生产率和分解指数变化情况。结果:2012—2020年我国中医医疗资源配置效率总体不高,但全要素生产率整体都有所增加。效率均值最高的是广东(0.929),且西部>东部>中部。全要素生产率综合技术效率和纯技术效率变化年均增长率分别为2.5%和3.3%,技术进步指数在2018年以后有所增长。结论:我国中医医疗资源配置效率亟待提升,技术进步将对效率的影响越来越大。要合理规划优质资源、聚力创新特色优势技术、整合协同发展思维统筹推进中医医疗资源均衡发展。
- 刘玉莲
- 几类量子力学系统的Bootstrap方法研究
- 张会鹏
- 小样本条件下基于Bootstrap方法的边坡非概率可靠度分析被引量：2
- 2023年
- 针对小样本条件下边坡可靠度分析所面临的岩土参数统计特征不确定性问题,提出一种基于Bootstrap抽样的边坡非概率可靠度分析方法。依据有限的岩土参数样本数据,无需假设具体的概率分布形式,利用Bootstrap方法生成大样本,并确定用于非概率可靠度分析的参数取值区间,再基于区间数学理论和极限平衡法计算边坡功能函数的值域,最后根据非概率可靠性理论分析边坡的稳定性。研究表明:该方法在小样本条件下具有可行性;采用Bootstrap方法对岩土参数进行抽样时,建议取生成样本的第2.5—97.5或第5—95百分位数作为参数的取值区间;不同Bootstrap方法得到的边坡非概率可靠度之间的差异受边坡容许安全系数的影响;当样本容量达到一定数值时,边坡的非概率可靠度趋于稳定。
- 舒苏荀张东升潘天久钱家骏陈训龙
- 关键词：边坡BOOTSTRAP方法小样本
- 基于Bootstrap方法的鬼成像系统图像信息重构不确定度估计被引量：2
- 2023年
- 提出使用统计分析中的Bootstrap方法对鬼成像中图像信息重构的不确定度进行估计。仿真结果表明,Bootstrap方法估计的标准误差分布图与强度关联重构的标准误差理论计算结果一致;用标准Bootstrap方法估计的标准误差和置信区间分布能够很好地解释压缩感知算法得到的重构结果误差,并且使用相应的Bootstrap方法的变种能够更为准确地描述从原始样本中重构图像信息的偏差和绝对误差。所提方案适用于估计无真实参考图像的实际应用场景的重构图像的不确定度。
- 朱凯旋胡晨昱喻虹韩申生
- 关键词：成像系统图像重构不确定度
- 基于bootstrap方法对主动型基金业绩的实证研究
- 随着我国基金市场的逐渐扩容和成熟，基金的评价和筛选也日益重要。为探讨中国的主动型基金业绩源于运气还是实力这一问题，本文选取了中国开放式基金中的主动型基金进行实证研究，试图比较3种bootstrap方法筛选实力基金效果的差...
- 凌珑
- 关键词：业绩评估BOOTSTRAP方法
- 基于Bootstrap方法最大熵优化过采样算法被引量：4
- 2023年
- 随着数据时代的到来,非平衡数据的分类问题受到越来越多的关注。在非平衡数据的分类问题中,往往因为少数类样本与多数类样本比例失衡而导致分类结果错误。因此,提出了一种在最大熵原理下基于自助法(Bootstrap method)的过采样算法。首先,通过自助法获得数据样本的概率分布,并用最大熵原理对概率分布进行优化;其次,根据少数类生成新的少数类的能力不同,提出基于少数类样本分布的概率增强算法。该算法使数据随机性得到了充分体现,保证了少数类样本的概率密度在数据集平衡前后保持一致性,从而提高分类算法的有效性;最后,通过从UCI和KEEL数据库选取8组数据进行实验,实验结果表明所提出的新算法比现有的其他算法更有效。
- 雷天纲陈刚
- 关键词：非平衡数据自助法最大熵原理
