Accurate mixed weibuII distribution fitting by differential evolution
Konferenční objektOmezený přístuppeer-reviewedpostprintSoubory
Datum publikování
2017
Autoři
Kromer, Pavel
Heckenbergerová, Jana
Musilek, Petr
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