融合了灰色模型GM（1,1）、Bootstrap方法以及不確定度評定理論,建立了密閉空間內爆炸溫度動態(tài)測量不確定度的灰自助評估模型GBM（1,1）,選取某次爆炸試驗300 s的溫度數據作為分析數據,運用估計真值、估計區(qū)間和平均不確定度等參數表征其估計結果。實驗結果表明,GBM（1,1）模型融合了灰色模型GM（1,1）和Bootstrap方法的優(yōu)勢,可以準確模擬動態(tài)測量數據的概率分布,并實時跟蹤被測量瞬時值的變化趨勢。相比于灰色模型GM（1,1）和Bootstrap方法,灰自助模型GBM（1,1）具有更高的真值估計準確度和區(qū)間估計可靠度,其估計誤差分布區(qū)間為[-12.62,13.58],標準差為8.69℃,最大相對誤差為1.2%,區(qū)間估計可靠度高于90%,估計區(qū)間能夠較完整地包絡被測量的動態(tài)波動范圍。由此證明GBM（1,1）模型能夠對密閉空間內爆炸溫度的動態(tài)測量不確定度做出準確評估。 

【文章來源】：計量學報. 2020,41(07)北大核心CSCD

【文章頁數】：7 頁

【部分圖文】：

數據采集系統(tǒng)基本結構

選取m=7,B=1 000,Q=10，圖2(a)～圖2(c)分別表示灰色模型GM(1,1)、Bootstrap方法和GBM(1,1)模型對爆炸溫度的真值估計結果。圖中相對時間是相對于實驗起爆時間。由圖2可知，在密閉爆室溫度參數的真值估計中，GBM(1,1)模型的真值估計結果優(yōu)于Bootstrap方法和灰色模型GM(1,1)。分析認為，GBM(1,1)模型融合了灰色模型GM(1,1)和Bootstrap方法的優(yōu)勢，不僅具有對數據樣本的擴展能力，而且具備對數據的預測機制，因此可以更加準確地模擬測量數據列的變化趨勢。

為對上述3種模型的真值估計結果做出更直觀的對比，對3種模型估計誤差的分布區(qū)間、平均值、標準差和最大相對誤差進行比較。首先，剔除估計值中的粗大誤差，先用萊以特準則，以估計誤差序列的3倍標準差為取舍標準，判定并剔除估計值中的粗大誤差[13];其次，研究估計誤差的分布規(guī)律，經驗證，3種模型的估計誤差均服從正態(tài)分布，其中GBM(1,1)模型估計誤差的正態(tài)分布P-P圖如圖3所示。3種模型估計誤差的分布區(qū)間、平均值、標準差和最大相對誤差的計算結果如表2所示:由于3種模型在各個采樣點處的估計誤差均近似服從正態(tài)分布，故其均值約為零;GBM(1,1)模型的估計誤差分布區(qū)間、估計誤差的標準差和最大相對誤差均小于灰色模型GM(1,1)和Bootstrap方法，說明GBM(1,1)模型的估計誤差較小，且具有較好的重復性和穩(wěn)定性。因此認為GBM(1,1)模型的真值估計結果優(yōu)于灰色模型GM(1,1)和Bootstrap方法。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3385014