[发明专利]一种基于样本统计特征的TLS模型参数估计方法在审
| 申请号： | 201710990631.6 | 申请日： | 2017-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN107766652A | 公开（公告）日： | 2018-03-06 |
| 发明（设计）人： | 杨宏 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学（保定） |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙)11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 071000 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于样本统计特征的TLS模型参数估计方法，包括输入样本数据、根据样本计算均值，方差和峰度系数；估计位置参数；估计形状参数和估计尺度参数。本发明根据样本均值，方差和峰度系数等统计特征计算TLS分布的模型参数，极大地缩短了建模所需的时间，特别适用于风电调度和管理中实时性要求较高的工作场合。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 样本 统计 特征 tls 模型 参数估计 方法 | ||
【主权项】：
一种基于样本统计特征的TLS模型参数估计方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：输入样本数据：输入服从参数未知的TLS模型的分布的随机变量的一个长度为n的样本为X＝{x1,...,xn}；步骤2：根据样本计算均值μ，方差d和峰度系数k：μ=1nΣi=1nxi---(3)]]>d=1n-1Σi=1n(xi-μ)2---(4)]]>k=1n-1Σi=1n(xi-μ)4d2---(5)]]>步骤3：估计位置参数：TLS的位置参数就是T模型的分布的数学期望，其无偏估计为：μ＝E(X) (6)步骤4：估计形状参数：TLS模型的标准化分布为其标准化分布与T模型的标准化分布相同，TLS模型的分布的峰度系数与T模型的分布的峰度系数相等，T模型的分布的峰度系数k与它的自由度v有如下关系：υ＝6/(k‑3)+4 (7)TLS模型的形状参数为T模型的分布的自由度υ；步骤5：估计尺度参数：TLS模型的方差与T模型的方差有一个尺度平方的关系：D(X)＝σ2D(T) (8)当T模型的自由度υ已知时，D(T)的理论值为：D(T)=υυ-2---(9)]]>尺度参数σ的计算公式为：σ=(υ-2)D(X)υ---(10)]]>
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