Bootstrap法

摘要： 针对小样本情况下,采用极大似然估计Mle法求解分布参数会产生较大误差的问题,基于Bootstrap数据扩充的思想提出了B-mle法,减小了参数估计的误差.首先,利用Bootstrap法对小样本数据重抽样产生多组再生样本,达到扩充数据样本的目的;其次,对再生样本采用极大似然估计求解分布参数,得到多组参数的极大似然估计值,并采用核密度估计方法直接从参数估计值求解得到概率密度函数;最后,在给定置信水平下,确定参数的置信区间,得到可靠度的置信区间,并通过Monte Carlo法验证B-mle法的可行性和可信性.利用B-mle法对柱塞泵失效数据进行可靠性的评估,得到不同置信水平下Weibull分布形状参数、尺度参数以及可靠度的置信区间.

摘要： 针对降水预测中的不确定性、随机性和已有的降水预测模型无法反映其不确定性信息的问题,提出一种基于Bootstrap法和极限学习机的月降水区间预测模型,将模型应用于栾川县白土站,对其进行不确定性分析,建立月降水区间预测模型,并通过可靠性和清晰度对其预测结果进行评价。结果表明,构建的区间预测模型相比传统的确定性点预测模型,能同时兼顾可靠性和准确性,为区域水资源利用和水旱灾害管理提供更全面有效的降水信息。

摘要： 针对高可靠性、长寿命产品可靠性试验数据样本较少难以进行有效可靠性评估问题,提出一种基于RBF神经网络的Bootstrap数据扩充方法,利用RBF神经网络获取原样本连续分布特性,邻域函数构建网络输入集。仿真表明,由该扩充方法获得的扩充样本分布特性更接近于其真实分布,并有效利用了原样本取值区间上、下限数据信息,拓展更宽的样本取值范围。将其应用于工业机器人伺服系统(IRSS)伪失效寿命分布可靠性评估中,扩充伪失效寿命数据,获得IRSS有效可靠性评估结果,表明方法的实际应用价值。

摘要： 老年人作为最可能发生自然死亡的对象，死亡焦虑会影响生命晚期的生存质量。文章利用2015年“安徽省老年人生活福利状况”调查数据，探究老年人死亡焦虑如何被社会支持影响。结果发现，获得经济支持、代际间联系频率及亲戚网络能够显著减缓老年人的死亡焦虑，这体现了非正式社会支持对老年人死亡焦虑发挥着“主效应模型”的增益作用；而正式社会支持中参加合作医疗报销和大病医疗保险显著加重老年人的死亡焦虑，看似有悖常理的发现恰体现了老年人对健康和死亡的重视和预防，一定程度的死亡焦虑从长远看有益于老年人健康长寿；老年人的抑郁水平在其获得的经济支持、日常照料支持、代际矛盾、代际间联系频率、朋友网络规模及大病医疗保险与死亡焦虑之间起中介作用。研究揭示了老年人对子女的精神支持存在利他动机，以血脉关系为纽带的社会支持仍是老年人社会支持的核心构成。

摘要： 针对商业综合体建筑的特点,通过调研大量商业综合体建筑实际安装容量,从电气负荷密度的角度来分析比较商业综合体建筑的特点,得出超高层及热工分区对商业综合体建筑的影响.利用Bootstrap法分析得到变压器容量指标和动力、空调、照明负荷密度选取范围建议值,对商业综合体建筑电气方案设计提供参考.

摘要： 为给出比较准确的验前分布,提高装备维修性定量指标验证结果的可信度,提出了一种改进多源信息加权融合的验前分布确定方法.结合Bootstrap法,改进了子样本重抽样方式,拓展了子样本数据的取值范围,确定了各验前信息的验前分布.改进了基于质量因子的融合权重确定方法,定义了均值可信度权重因子和样本量可信度权重因子,综合两种权重因子,使所求权重更加科学合理.结合某型装甲装备维修性验证试验,对MTTR指标进行分析,结果表明:所提方法融合后的验前分布更加准确,更接近真实分布,对提高装备维修性验证结果的可信度具有重要的参考价值.

摘要： 开展了原竹材料抗弯性能试验,探究了竹材抗弯强度和弹性模量与高度、壁厚、周长的关系,采用Bootstrap法分析了竹材抗弯强度标准值,基于可靠度理论研究了原竹材料的抗弯强度设计值.结果表明:竹片抗弯加载经历较长的弹性阶段,塑性阶段较短,竹材抗弯承载力随高度增加而减小;竹片抗弯强度和弹性模量随高度增加而增大,随壁厚和周长增大而减小,竹片抗弯强度、弹性模量与高度、壁厚和周长具有较好的拟合优度,拟合公式可对竹材力学性能进行预测;样本数量对竹材抗弯强度的抽样误差具有显著影响,通过Bootstrap重抽样法分析标准值能够有效减小误差,采用该法进行10000次重抽样分析得到的原竹材料强度标准值为126.75 MPa;可靠度指标β随抗力分项系数γR和荷载比ρ的增大而增大;荷载比ρ>0时,目标可靠度下的抗力分项系数γR在恒载+雪荷载情况下最大,在恒载+办公楼面活荷载情况下最小,计算得到的3个安全等级下的原竹材料抗弯强度设计值分别为27.670,29.884,32.084 MPa.

摘要： 为有效促进交通运输及区域经济的发展,有必要对区域交通资源配置效率进行综合评估.研究通过构建交通资源配置效率指标体系,提出了基于三阶段DEA-Bootstrap模型对区域交通资源配置效率进行评估.利用三阶段数据包络法(data envelopment analysis,DEA)模型剔除评估过程中的环境误差,引入Bootstrap方法克服DEA模型有效性值的内在依赖性,并以长江经济带11个区域为例进行案例研究.结果表明,剔除环境因素与随机干扰的影响,长江经济带交通资源配置效率为0.612,较传统DEA计算效率结果下降了0.189.解决技术投入冗余和促进规模效率发展是该区域交通资源高效配置的关键.可见,该方法可有效避免传统DEA方法在评估资源配置效率时的偏差,高效评估区域交通资源配置效率.

摘要： 目的 识别短期预后差的脓毒症患者,尽早进行干预,减少病死率.方法 收集2013年6月1日至2021年3月30日东阳市人民医院收治的900例脓毒血症(入院后诊断为脓毒症)患者的资料.收集患者的年龄、性别,及脓毒症患者人院后24 h内第一次的降钙素原、B型脑钠肽前体等指标,及人院当时平均动脉压、心率等指标.Logistic回归分析出与脓毒症患者30 d(短期预后)内死亡相关的独立危险因素,并予逐步回归分析进行变量的二次筛选,最后将有意义的变量建立诺模图,用试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(AUC)评估模型的判别能力,用GiViTI校准图评估模型的校准度,用递减曲线分析(decline curve analysis,DCA)判断评估预测模型的临床有效性.并应用bootstrap法进行验证.结果 逐步回归分析显示:B型脑钠肽前体、乳酸、白蛋白、氧合指数、平均动脉压、红细胞压积、入院时心率对结果有统计学意义(P＜0.05),建模后AUC为0.846,校准图的P值为0.886,Brier scaled:0.092,calibration slope:1.000,R2:0.385,DCA曲线在两条极端曲线之上.bootstrap法验证的AUC为0.854,校准图的P值为0.944,Brier scaled:0.090,calibration slope:1.000,R2:0.389,DCA曲线在两条极端曲线之上.结论 B型脑钠肽前体、乳酸、白蛋白、氧合指数、平均动脉压、红细胞压积、入院时心率为脓毒症患者30 d死亡的独立危险因素,由上述指标建立的模型在评估脓毒症患者短期预后方面有较好的意义.

摘要： 部分针对中国的研究发现,制造业出口企业的生产率比非出口企业更低,被称为"出口生产率悖论".然而,中国制造业真的存在"悖论"吗?本文从一个新的视角出发,用一种新的方法重新考察了这一问题.不同于目前先估计企业生产率再比较出口和非出口企业生产率大小的做法,本文从Melitz模型中推出一个检验"悖论"的假设和指标,然后采用Boot-strap法对中国制造业"悖论"问题进行考察.研究发现,中国制造业"悖论"整体上并不成立;制度改进有助于改善"悖论"境况.因此,进行深层次的制度改革,对于增强企业出口竞争力具有重要的实践意义.

摘要： 本文首先介绍单位根检验中的Wald检验量,并分析其与传统检验量之间的关系;接着给出Wald检验量的Bootstrap实现方法并证明了其有效性;然后借助蒙特卡洛模拟技术对Bootstrap方法和临界值方法检验结果进行比较.结果表明:在无漂移项数据生成过程中,两种方法的实际覆盖率分别为100％和72.9％,精确程度之比为33∶15;在有漂移项的数据生成过程中,实际覆盖率分别为94.4％和77.8％,精确程度之比为20∶15;在检验功效方面,Bootstrap方法较临界值检验具有明显的优势,尤其是在小样本下;另外,由标准正态分布得到的临界值对其他误差分布类型缺乏稳健性.这些结果表明Bootstrap方法可以替代临界值方法进行单位根的Wald检验.

摘要： 本文首先介绍单位根检验中的Wald检验量,并分析其与传统检验量之间的关系;接着给出Wald检验量的Bootstrap实现方法并证明了其有效性;然后借助蒙特卡洛模拟技术对Bootstrap方法和临界值方法检验结果进行比较.结果表明:在无漂移项数据生成过程中,两种方法的实际覆盖率分别为100％和72.9％,精确程度之比为33∶15;在有漂移项的数据生成过程中,实际覆盖率分别为94.4％和77.8％,精确程度之比为20∶15;在检验功效方面,Bootstrap方法较临界值检验具有明显的优势,尤其是在小样本下;另外,由标准正态分布得到的临界值对其他误差分布类型缺乏稳健性.这些结果表明Bootstrap方法可以替代临界值方法进行单位根的Wald检验.

摘要： 本文首先介绍单位根检验中的Wald检验量,并分析其与传统检验量之间的关系;接着给出Wald检验量的Bootstrap实现方法并证明了其有效性;然后借助蒙特卡洛模拟技术对Bootstrap方法和临界值方法检验结果进行比较.结果表明:在无漂移项数据生成过程中,两种方法的实际覆盖率分别为100％和72.9％,精确程度之比为33∶15;在有漂移项的数据生成过程中,实际覆盖率分别为94.4％和77.8％,精确程度之比为20∶15;在检验功效方面,Bootstrap方法较临界值检验具有明显的优势,尤其是在小样本下;另外,由标准正态分布得到的临界值对其他误差分布类型缺乏稳健性.这些结果表明Bootstrap方法可以替代临界值方法进行单位根的Wald检验.

摘要： 本文首先介绍单位根检验中的Wald检验量,并分析其与传统检验量之间的关系;接着给出Wald检验量的Bootstrap实现方法并证明了其有效性;然后借助蒙特卡洛模拟技术对Bootstrap方法和临界值方法检验结果进行比较.结果表明:在无漂移项数据生成过程中,两种方法的实际覆盖率分别为100％和72.9％,精确程度之比为33∶15;在有漂移项的数据生成过程中,实际覆盖率分别为94.4％和77.8％,精确程度之比为20∶15;在检验功效方面,Bootstrap方法较临界值检验具有明显的优势,尤其是在小样本下;另外,由标准正态分布得到的临界值对其他误差分布类型缺乏稳健性.这些结果表明Bootstrap方法可以替代临界值方法进行单位根的Wald检验.

摘要： 在战场态势估计中，常常需要判断事件发生的时间顺序，而对事件发生时间的观测往往含有不确定性。考虑时间测量的分布不确定性，讨论利用Bootstrap方法来模拟时间测量误差的分布特性，给出在Bootstrap模拟经验分布下的两个事件发生顺序的态势判别方法，建立相应的时间顺序关系的概率计算公式。

摘要： 在战场态势估计中，常常需要判断事件发生的时间顺序，而对事件发生时间的观测往往含有不确定性。考虑时间测量的分布不确定性，讨论利用Bootstrap方法来模拟时间测量误差的分布特性，给出在Bootstrap模拟经验分布下的两个事件发生顺序的态势判别方法，建立相应的时间顺序关系的概率计算公式。

摘要： 在战场态势估计中，常常需要判断事件发生的时间顺序，而对事件发生时间的观测往往含有不确定性。考虑时间测量的分布不确定性，讨论利用Bootstrap方法来模拟时间测量误差的分布特性，给出在Bootstrap模拟经验分布下的两个事件发生顺序的态势判别方法，建立相应的时间顺序关系的概率计算公式。

摘要： 在战场态势估计中，常常需要判断事件发生的时间顺序，而对事件发生时间的观测往往含有不确定性。考虑时间测量的分布不确定性，讨论利用Bootstrap方法来模拟时间测量误差的分布特性，给出在Bootstrap模拟经验分布下的两个事件发生顺序的态势判别方法，建立相应的时间顺序关系的概率计算公式。

摘要： 本文在大数定理的基础上提出一种新的选取k的解析方法，称为比较优化法。利用Hill估计和已知重尾分布对上述三种方法进行Monte-Carlo模拟，研究新方法的精确性与稳健性.对比发现，三种方法都能得到令人满意的结果，但是比较优化法比Sum-plot方法和Bootstrap方法精确性要高，且比较优化法计算相当简单，也不受分布类型和重尾指数范围的影响。

摘要： 本文在大数定理的基础上提出一种新的选取k的解析方法，称为比较优化法。利用Hill估计和已知重尾分布对上述三种方法进行Monte-Carlo模拟，研究新方法的精确性与稳健性.对比发现，三种方法都能得到令人满意的结果，但是比较优化法比Sum-plot方法和Bootstrap方法精确性要高，且比较优化法计算相当简单，也不受分布类型和重尾指数范围的影响。

摘要： 本发明提供了一种在Bootstrap‑table插件导出表格时图片下载方法及系统，本发明通过在Bootstrap‑table插件上传表格时，通过将图片的位置信息写入像素中，并将图片使用MD5散列函数生成校验码，并与位置信息生成二次校验码，在图片下载时，通过提取图片中包含的位置信息，并生成图片的二次校验码，与表格中的校验码进行比对，从而完成一致性校验，防止图片在上传和下载过程中因为其他原因导致的图片被篡改或导出位置错误等问题，提升表格数据准确度，很大程度上为开发人员减少了工作量，加快开发效率，给开发人员的工作带来了很大的便利。

摘要： 本发明属于风力发电技术领域，尤其涉及一种基于Bootstrap的风电输出功率置信区间预测方法。其首先使用最小二乘法对发电功率进行拟合，根据拟合出的曲线计算出风电功率误差，然后根据风速对误差功率分类，并使用Bootstrap算法对分类后的误差功率进行置信区间估计，在统计学角度上挖掘发电数据分布规律，预测结果更加准确且具有现实意义。其可以准确预测出不同风速下的风力发电情况。

摘要： 本发明提出了一种基于Bootstrap抽样的土壤有机碳预测不确定性估测方法，其步骤为：土壤样品的采集及预处理，获取土壤样品的有机碳含量数据及土壤高光谱数据并进行预处理；采用偏最小二乘回归方法建立土壤样品的有机碳含量数据与土壤高光谱数据的土壤有机碳预测模型；对原始实测样本数据进行有放回随机抽样，每抽样一次获得一个子样本，通过构造实测值和预测值矩阵计算得到每个子样本参数的估计值；采用Bootstrap重抽样技术有放回的从原始样本中抽取一定数量的样本；根据Bootstrap抽样方法抽出样本的参数评估土壤有机碳预测模型的不确定性；模型精度评价。本发明降低了由于取样代表性、预测模型空间变异性导致预测模型准确性低的问题。

摘要： 本发明涉及一种基于参数Bootstrap重抽样的软件失效时间预测方法，该方法对一般软件可靠性模型进行优化后再进行软件下一次失效时间的预测，包括：构建一般软件可靠性模型，使用原始失效数据序列计算所述一般软件可靠性模型的参数估计值；基于所述参数估计值构造参数分布函数；使用所述参数分布函数进行蒙特卡洛模拟，随机抽样得到Bootstrap样本；基于所述Bootstrap样本重新计算所述一般软件可靠性模型的参数估计值；基于步骤四获得的参数估计值进行软件下一次失效时间的预测。与现有技术相比，本发明预测能力较一些广泛使用的神经网络和核函数方法预测效果更佳，提高了小样本失效数据情况下软件失效时间预测的准确性。

摘要： 本发明涉及飞机维修数据处理领域，具体公开了一种基于Bayes‑Bootstrap法的通航飞机维修周期确定方法。包括以下步骤：测量每架飞机的水平测量要素的特征参数；构建样本数据集，并进行正态分布检验和有效样本点集X(x1,x2,…,xn)构建；创建含有n个数据点的集合确定虚拟增广所依据的概率密度函数f(x)；计算和并将数据点存入所述增光样本点集合XZ中；引入参数ai、bi，计算增广样本点重复步骤S6次，获得扩充后用于Bayes‑Bootstrap法的数据点集计算样本均值在置信度1‑α＝0.95的情况下的置信区间(μl,μu)；计算预警失效率ρ；综合飞机服役年限及预警失效率ρ，查询飞机失效曲线表确定飞机下次维修时间，有效减少飞机维修不及时所造成的隐患的同时降低大规模维修所耗费的人力物力。

摘要： 本发明公开了一种基于BOOTSTRAP的短突发信号均衡方法，涉及无线通信领域中的信道均衡技术领域，解决了现有技术中存在的，在接收模块接收到的信号为短突发信号时，均衡器难以收敛的缺陷，其技术方案要点是：将短突发信号数据的估计误差统计量集合，重构生成数量远多于原短突发信号数据的再生信号数据，最后再将该再生信号数据处理后的输出信号数据作为盲均衡模块的输入来完成短突发信号数据的时域均衡。达到了显著优化均衡效果，使系统具有更小的稳态误差的目的，同时极大地提高了均衡器的收敛速率。

摘要： 本发明涉及一种基于bootstrap方法的复合材料层合板力学性能参数评估方法，属于力学性能参数评估领域。本发明的步骤包括：(1)根据复合材料力学试验，获得单层板力学性能参数原始有限样本数据；(2)将各参数样本数据从小到大排序并进行编号；(3)按放回抽样的bootstrap方法进行抽样，得到新的bootstrap样本；(4)对以上每个样本，利用非概率统计度量方法求得各样本的区间中心值及区间半径；(5)将各区间中心值及区间半径重新排序，并根据所要求的置信水平得区间中心值和半径的近似置信区间；(6)根据得到的区间中心值和半径的近似置信区间，得各力学参数满足一定置信度的评估区间。本发明可以有效评估复合材料层合板满足一定置信度的不确定力学性能参数。

摘要： 一种基于Bootstrap的均值标准差阈值预警方法，基于实测数据样本计算得到预警指标的数据样本，再通过Bootstrap方法扩充预警指标的数据样本，将数据样本的均值、标准差值进行整合，得到预警阈值单值集合，并根据基于实测数据得到的预警指标分布选择出合适的预警阈值，实现燃气轮机的故障预警功能。

摘要： 本发明属于光伏发电领域，涉及一种基于Bootstrap的光伏发电输出功率超短期概率预测方法。本发明提供了一种基于Bootstrap的光伏发电输出功率超短期概率预测方法，包括以下步骤：步骤S01：使用Bootstrap方法对光伏发电输出功率进行预测；步骤S02：计算模型偏差不确定性的量化方差；步骤S03：计算数据噪声不确定性量化方差。本发明提供的方法从ELM回归方法本身的不确定性与数据噪声不确定性角度出发，分别以方差的形式对数据噪声与回归模型的模型偏差给预测结果带来的不确定性进行量化，通过Bootstrap方法对光伏发电输出功率进行预测，统计ELM回归的模型不确定性量化方差，然后对数据噪声的不确定性进行量化，解决了传统神经网络Bootstrap技术无法应用到基于ELM的Bootstrap方法的问题。

摘要： 一种轨道交通基于Bootstrap的自定义工作流流程设计器，所述设计器包括流程设计单元、流程预览单元和流程保存单元；所述流程设计单元用于定义工作流中表示各个动作的图示，采用动态浮动工具栏设计功能按钮，并根据流程规则，建立对应的流程逻辑，并生成对应的流程数据；所述流程预览单元用于获取流程数据，动态将流程数据生成一张能在当前界面显示的图像；所述流程保存单元用于将流程数据生成流程定义Json文件，上传到服务器。本发明提供的设计器，运行性能好，对运行环境要求低，可跨windows、linux、安桌系统、苹果系统等，只要能运行浏览器的设备即可，使轨道交通流程设计可以多平台进行。