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Input uncertainty quantification for simulation models with piecewise-constant non-stationary Poisson arrival processes

机译:具有分段恒定非平稳泊松到达过程的仿真模型的输入不确定性量化

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摘要

Input uncertainty (IU) is the outcome of driving simulation models using input distributions estimated by finite amounts of real-world data. Methods have been presented for quantifying IU when stationary input distributions are used. In this paper we extend upon this work and provide two methods for quantifying IU in simulation models driven by piecewise-constant non-stationary Poisson arrival processes. Numerical evaluation and illustrations of the methods are provided and indicate that the methods perform well.
机译:输入不确定性(IU)是使用有限数量的实际数据估算的输入分布来驱动仿真模型的结果。已经提出了使用固定输入分布来量化IU的方法。在本文中,我们扩展了这项工作,并提供了两种由分段恒定非平稳泊松到达过程驱动的仿真模型中的IU量化方法。提供了方法的数值评估和说明,并表明这些方法表现良好。

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