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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明涉及可靠性分析技术领域，更具体的说是一种基于多模型的蒙特卡洛模拟数据不确定性评定方法，该方法包括以下步骤：S1：对原始数据进行粗误差的过滤；S2：将数据分为输入量和输出量，进行标准化的预处理，建立模型训练数据集和测试数据集；S3：训练ARX、SVR和RBF三种回归模型，建立输入量和输出量的数学关系式；并依据训练的R2指标，计算三种回归模型的权重；S4：确定输入量的概率分布，选择蒙特卡洛试验次数M；将M组生成的输入量带入三种训练好的回归模型中，计算得到M组输出量；S5：将三种回归模型的权重和输出量相乘并加和，得到基于多模型蒙特卡洛模拟数据不确定性评定；解决复杂非线性系统的输入输出关系的数学模型方案。
主权项：1.一种基于多模型的蒙特卡洛模拟数据不确定性评定方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：对原始数据进行粗误差的过滤；S2：将数据分为输入量和输出量，进行标准化的预处理，建立模型训练数据集和测试数据集；透平排气温度作为输出量，与输出量不确定度相关的IGV角度、大气湿度作为输入量；S3：采用ARX、SVR和RBF三种方法训练回归模型，建立输入量和输出量的数学关系式；并依据训练的R2指标，计算三种回归模型的权重；S4：确定输入量的概率分布，选择蒙特卡洛试验次数M；将M组生成的输入量代入三种训练好的回归模型中，分别计算对应得到三个M组输出量，将这M组输出量按照严格递增的顺序排序，通过排序模型得到输出量的分布函数，进而得到输出量的估计值、标准不确定度以及在给定包含概率95％的包含区间；S5：将步骤S4中得到的输出量的估计值、标准不确定度以及在给定包含概率95％时被测量的包含区间分别与步骤S3中得到的三种回归模型的权重相乘并加和，得到合成的估计值、标准不确定度以及在给定包含概率95％的置信区间；将回归的不确定度按权重分配求解得到基于多模型蒙特卡洛模拟燃气轮机排气温度数据不确定性评定；通过上述三种回归模型，按照回归决定系数求得不确定度合成的权重
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百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于多模型的蒙特卡洛模拟数据不确定性评定方法
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