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Robust estimation for differential equations, time series analysis on climate change and MCMC simulation of duration-of-load problem

机译:微分方程的鲁棒估计,气候变化的时间序列分析和负荷持续时间问题的MCMC模拟

摘要

Usually we need to estimate the unknown parameters of Ordinary Differential Equations based on given data. We propose a robust method in which the parameters are estimated in two levels of optimization. Simulation studies show that the robust method gives satisfactory results. We also apply the robust method to a real ecological data set.Standard normal homogeneity test and Yao and Davisu27 test are two widely used methods in climate study. We generate data from four models and examine whether these two tests are sensitive to different models. We also apply these methods to the climate data of Barkerville, BC.Duration-of-load problem is of great importance in wood engineering. We present literature reviews of three papers in this field. Then we conduct Markov Chain Monte Carlo simulation to explore the empirical probability densities of the break time of lumbers under different models.
机译:通常,我们需要根据给定的数据估计常微分方程的未知参数。我们提出了一种鲁棒的方法,其中在两个优化级别中估计参数。仿真研究表明,该鲁棒方法具有令人满意的结果。我们还将鲁棒方法应用于真实的生态数据集。标准正态均一性检验以及Yao和Davis u27检验是气候研究中广泛使用的两种方法。我们从四个模型生成数据,并检查这两个测试是否对不同模型敏感。我们还将这些方法应用于不列颠哥伦比亚省巴克维尔的气候数据。持续时间的负荷问题在木材工程中非常重要。我们提供该领域三篇论文的文献综述。然后,我们进行了马尔可夫链蒙特卡洛模拟,以探索不同模型下木材断裂时间的经验概率密度。

著录项

  • 作者

    Xu Jia;

  • 作者单位
  • 年度 2010
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