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泄漏模型无约束修复和EM算法的仿真比较

更新时间:2019-04-08 点击数:936

泄漏模型无约束修复和EM算法的仿真比较

  在汽车租赁行业中,对无约束维修的研究较少,而航空客运等相关行业的研究较多。将最大期望算法应用于航空旅客需求“约束数据”的无约束估计。济南租车公司在需求约束和数据丢失的情况下,利用EM算法成功地解决了无约束估计问题。


  投影减损(pd)与em相似,它包括两个步骤。不同的是,pd的e步采用参数r的启发式算法,济南租车公司但由于em方法的固有特性,如果初始值设置不合理,修复效果将不理想。结果表明,PD方法比EM方法更灵活。S和Ivan提出了早期单舱泄漏模型。为了解决航空客运需求的无约束估计问题,研究了溢油模型的几种分布,发现正态分布更适合于SPIU模型。

  采用正态分布的EM算法和PD算法成功地解决了航空约束要求的问题。研究表明,济南租车公司两种方法均具有良好的修复效果。提出了多舱溢油模型,比较了不同需求水平下的单舱模型和多舱模型。结果表明,多舱模型可以避免重复记录引起的实际数据估计过高的问题。在无约束修复方法的比较研究中,比较了直觉法、预定曲线法和电磁法。指出电磁法比其他方法更有效、更收敛、更准确。


  结果表明,EM方法和DES方法是修复数据的最佳方法,济南租车公司但当历史数据较少或所有要求都受到限制时,DES方法优于EM方法。对泄漏模型的无约束修复过程和EM算法进行了仿真比较。结果表明,当需求不稳定时,EM算法优于溢出模型。

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