Digitální knihovnaUPCE
 

Accurate mixed weibuII distribution fitting by differential evolution

Konferenční objektpeer-reviewedpostprint
Náhled

Datum publikování

2017

Vedoucí práce

Oponent

Název časopisu

Název svazku

Vydavatel

ACM (Association for Computing Machinery)

Abstrakt

Mixed Weibull distribution is a probability distribution noted for its wide applicability in many diverse fields. The ability to accurately estimate mixed distribution parameters is essential for data-driven modeling, simulation, and analysis of the phenomena represented by mixed Weibull models. Nature-inspired metaheuristics for continuous parameter optimization have shown good potential for approximating parameters of complex statistical models. Differential evolution is a popular evolutionary real-parameter optimization method with good results in many areas. This work uses differential evolution to fit mixed Weibull distribution to data and analyzes the ability of different differential evolution variants to estimate mixture parameters.

Rozsah stran

p. 1161-1168

ISSN

Trvalý odkaz na tento záznam

Projekt

Zdrojový dokument

GECCO 2017 : Proceedings of the 2017 Genetic and Evolutionary Computation Conference

Vydavatelská verze

https://dl.acm.org/purchase.cfm?id=3071178

Přístup k e-verzi

pouze v rámci univerzity

Název akce

Genetic and Evolutionary Computation Conference, GECCO 2017 (15.07.2017 - 19.07.2017, Berlín)

ISBN

978-1-4503-4920-8

Studijní obor

Studijní program

Signatura tištěné verze

Umístění tištěné verze

Přístup k tištěné verzi

Klíčová slova

Differential Evolution, Distribution fitting, Experiments, Mixed Weibull distribution, Parameter estimation, Diferenciální Evoluce, Proložení dat, Směs Weibull rozdělení, Odhad parametru

Endorsement

Review

item.page.supplemented

item.page.referenced