测控技术
測控技術
측공기술
Measurement & Control Technology
2015年
10期
26-29
,共4页
Bootstrap方法%QAR数据%小样本%置信区间%航程油耗
Bootstrap方法%QAR數據%小樣本%置信區間%航程油耗
Bootstrap방법%QAR수거%소양본%치신구간%항정유모
Bootstrap%QAR data%small samples%confidence interval%voyage fuel consumption
利用传统的数据分析方法预测飞机燃油消耗量需要大量的样本,针对这一问题,提出一种基于Bootstrap统计理论建立油耗预测模型的方法.基于真实的QAR(quick access recorder)数据,首先利用Bootstrap统计方法得到相关航程下油耗均值和一定置信水平下均值的置信区间,然后对多组均值和置信区间的上、下限分别进行拟合建模,能够得到油耗与航程关系模型及航程与燃油消耗带关系模型.最后,将结果分别与最小二乘法下的预测模型及2203组数据样本下的油耗模型作对比,结果表明:小样本量下的Bootstrap方法预测模型准确度较高.
利用傳統的數據分析方法預測飛機燃油消耗量需要大量的樣本,針對這一問題,提齣一種基于Bootstrap統計理論建立油耗預測模型的方法.基于真實的QAR(quick access recorder)數據,首先利用Bootstrap統計方法得到相關航程下油耗均值和一定置信水平下均值的置信區間,然後對多組均值和置信區間的上、下限分彆進行擬閤建模,能夠得到油耗與航程關繫模型及航程與燃油消耗帶關繫模型.最後,將結果分彆與最小二乘法下的預測模型及2203組數據樣本下的油耗模型作對比,結果錶明:小樣本量下的Bootstrap方法預測模型準確度較高.
이용전통적수거분석방법예측비궤연유소모량수요대량적양본,침대저일문제,제출일충기우Bootstrap통계이론건립유모예측모형적방법.기우진실적QAR(quick access recorder)수거,수선이용Bootstrap통계방법득도상관항정하유모균치화일정치신수평하균치적치신구간,연후대다조균치화치신구간적상、하한분별진행의합건모,능구득도유모여항정관계모형급항정여연유소모대관계모형.최후,장결과분별여최소이승법하적예측모형급2203조수거양본하적유모모형작대비,결과표명:소양본량하적Bootstrap방법예측모형준학도교고.
