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公开(公告)号：CN119226356A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411269340.4
申请日：2024-09-11
Applicant: 中国计量大学
IPC: G06F16/2458 , G06N7/01 , G06F18/25 , G06F16/23
Abstract: 本发明涉及一种基于时间序列数据分解与贝叶斯原理的不确定度在线评定方法，旨在解决传统不确定度评定方法难以在线处理和动态更新的问题。该方法首先收集一定时间范围内的测量数据，构建时间序列数据集，并通过STL分解技术将时间序列数据分解为趋势周期项和随机项。然后，基于随机项的数据，利用贝叶斯统计方法计算先验分布和似然函数的参数，进一步确定联合后验分布，并基于后验分布计算测量结果的不确定度。此后，利用当前时刻的后验分布结果作为下一时刻的不确定度评定的先验信息，与新的观测数据进行融合与更新，实现测量不确定度的实时在线评定。该方法不仅提高了评定结果的准确性和实时性，还实现了测量信息的持续更新和优化，适用于复杂且变化迅速的测量环境。
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