[发明专利]一种基于重采样的AAKR模型不确定度计算方法及系统在审
申请号: | 202010852271.5 | 申请日: | 2020-08-21 |
公开(公告)号: | CN112100574A | 公开(公告)日: | 2020-12-18 |
发明(设计)人: | 成玮;张乐;陈雪峰;李芸;周光辉;高琳;邢继;堵树宏;孙涛;徐钊;于方小稚 | 申请(专利权)人: | 西安交通大学 |
主分类号: | G06F17/18 | 分类号: | G06F17/18 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 姚咏华 |
地址: | 710049 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于重采样的AAKR模型不确定度计算方法及系统,利用传感器历史状态数据集分为训练数据集和测试数据集,通过小波去噪方法对训练数据集进行去噪并计算噪声方差,提高数据精度,然后对传感器历史状态数据随机选择并进行替换,得到新训练数据集样本,以优化AAKR模型架构及多个模型预测值之间的变化即可得到多个模型预测值的模型预测方差,利用Bootstrap重采样训练数据,计算预测值和测试值之间的均方误差;结合原型模型方差计算模型偏差,形成95%的不确定度值,不需要进行经验分布模型对噪声估计值建模计算,简化了重采样过程,提高了计算效率,并且结合Jackknife方法降低了置信区间偏差保证其可靠性,在保持收敛性能基础上提高了估计效率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 采样 aakr 模型 不确定 计算方法 系统 | ||
【主权项】:
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