公开(公告)号：CN114492007B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202210047863.9

申请日：2022-01-17

Applicant: 湘江实验室 ,  中南大学

Inventor： 施文 ,  谢翔 ,  陈晓红

IPC: G06F30/20

Abstract: 本发明公开了一种基于分层误差控制的因子效应在线识别方法和设备，方法包括：初始化主/交互效应识别的参数；实时识别在线数据驱动的仿真模型中的变动因子，构建实时设计矩阵；由仿真模型的输出计算变动因子的基效应；将基效应转换为主/交互效应假设检验的新样本，两种效应均从各自新样本抽样获得Bootstrap样本，重复各获得B个Bootstrap样本；计算每个Bootstrap样本的检验统计量，计算主/交互效应检验的p值；将主/交互效应检验的p值与各自的检验水平比较，确定该变动因子是否具有重要主/交互效应，完成任意观测点对变动因子的识别。本发明可以在线识别因子效应的重要性并控制判定结果的误差。

公开(公告)号：CN114492007A

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN202210047863.9

申请日：2022-01-17

Applicant: 中南大学

Inventor： 施文 ,  谢翔 ,  陈晓红

IPC: G06F30/20

Abstract: 本发明公开了一种基于分层误差控制的因子效应在线识别方法和设备，方法包括：初始化主/交互效应识别的参数；实时识别在线数据驱动的仿真模型中的变动因子，构建实时设计矩阵；由仿真模型的输出计算变动因子的基效应；将基效应转换为主/交互效应假设检验的新样本，两种效应均从各自新样本抽样获得Bootstrap样本，重复各获得B个Bootstrap样本；计算每个Bootstrap样本的检验统计量，计算主/交互效应检验的p值；将主/交互效应检验的p值与各自的检验水平比较，确定该变动因子是否具有重要主/交互效应，完成任意观测点对变动因子的识别。本发明可以在线识别因子效应的重要性并控制判定结果的误差。