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Choe，Youngjun先生；亨利·林；恩辛·拜恩

黑盒计算机实验随机模拟的不确定性量化。 （英语） Zbl 1417.62039号

Methodol公司。计算。申请。普罗巴伯。 20，第4期，1155-1172（2018）.
摘要：应用于黑盒计算机实验的随机模拟越来越广泛地用于评估系统的可靠性。然而，随着模拟器变得越来越现实，可靠性评估或涉及多次模拟复制的计算机实验可能会占用大量计算资源。为了加快速度，最近针对这些实验提出了重要性抽样与近最优抽样分配相结合的方法，以有效估计与随机系统输出相关的概率。在本研究中，我们从该过程中建立了概率估计量的中心极限定理，并构造了一个渐近有效的置信区间来量化估计不确定性。我们将所提出的方法应用于一个数值例子，并给出了一个评估风力涡轮机结构可靠性的案例研究。

引用于6文件

MSC公司：

2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
65二氧化碳 蒙特卡罗方法
68岁20岁 模拟（MSC2010）
62层25 参数公差和置信区域
60F05型 中心极限和其他弱定理

关键词：

中心极限定理；置信区间；重要性抽样；蒙特卡罗模拟；方差减少

软件：

快速；TurbSim公司；GAMLSS公司；伊斯梅夫
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\文本{Y.Choe}等人，Methodol。计算。申请。普罗巴伯。20，第4号，1155--1172（2018；Zbl 1417.62039）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Ankenman B、Nelson BL、Staum J（2010）《模拟元建模的随机克里金法》。运营研究58（2）：371-382·Zbl 1342.62134号 ·doi:10.1287/操作1090.0754
[2] Asmussen S，Binswanger K，Höjgaard B（2000）重尾分布的罕见事件模拟。伯努利6（2）：303-322·Zbl 0958.65010号 ·doi:10.2307/3318578
[3] Balesdent M，Morio J，Brevault L（2016）输入概率分布参数存在认知不确定性时的罕见事件概率估计。Methodol计算应用概率18（1）：197-216·Zbl 1334.65004号 ·数字对象标识代码：10.1007/s11009-014-9411-x
[4] Blanchet J，Lam H（2012）《稀土模拟的状态依赖重要性抽样：概述和最新进展》。《Surv Oper Res Manag Sci》17（1）：38-59
[5] Blanchet J，Lam H（2014）多服务器队列的Rareevent模拟。数学运算研究39（4）：1142-1178·Zbl 1310.60125号 ·doi:10.1287/门2014.0654
[6] Blanchet J，Glynn P，Lam H（2009）时隙M/G/s模型的罕见事件模拟。排队系统63（1-4）：33-57·Zbl 1209.90105号 ·doi:10.1007/s11134-009-9154-5
[7] Botev ZI，Kroese DP（2008）一种有效的稀有事件概率估计、组合优化和计数算法。Methodol计算应用概率10（4）：471-505·Zbl 1293.65004号 ·doi:10.1007/s11009-008-9073-7
[8] Byon E，Ntaimo L，Ding Y（2010）随机天气条件下风力发电系统的最佳维护策略。IEEE Trans Reliab电气与电子工程师协会59（2）：393-404·doi:10.1109/TR.2010.2046804
[9] Byon E、Choe Y、Yampikulsakul N（2016）时变过程中的自适应学习及其在风力发电系统中的应用。IEEE Trans-Autom科学工程13（2）：997-1007·doi:10.1109/TASE.2015.2440093
[10] Cannamela C，Garnier J，Iooss B（2008）分位数估计的受控分层。应用统计年鉴2（4）：1554-1580·Zbl 1156.62023号 ·doi:10.1214/08-AOAS186
[11] Chang CS，Heidelberger P，Juneja S，Shahabudin P（1994）ATM互联网络的有效带宽和快速模拟。执行评估20（1）：45-65·doi:10.1016/0166-5316（94）90005-1
[12] Choe Y，Byon E，Chen N（2015）随机仿真模型可靠性评估的重要性抽样。技术计量57（3）：351-361·doi:10.1080/00401706.2014.1001523
[13] Choe Y，Pan Q，Byon E（2016）风力涡轮机极端负载评估中的计算效率不确定性最小化。ASME太阳能工程杂志138（4）：041012-041012-8·数字对象标识代码：10.1115/1.4033511
[14] Coles SG（2001）极值统计建模简介。斯普林格，伦敦·Zbl 0980.62043号 ·doi:10.1007/978-1-4471-3675-0
[15] Gatto R，Baumgartner B（2016）受扩散扰动的复合泊松风险过程有限时间破产概率的鞍点近似。Methodol计算应用概率18（1）：217-235·Zbl 1336.60052号 ·doi:10.1007/s11009-014-9412-9
[16] Geweke J（2005）当代贝叶斯计量经济学与统计学。霍博肯·威利·Zbl 1093.62107号 ·doi:10.1002/0471744735
[17] Glasserman P，Li J（2005）组合信用风险的重要性抽样。《管理科学》51（11）：1643-1656·Zbl 1232.91621号 ·doi:10.1287/mnsc.1050.0415
[18] Glynn PW，Iglehart DL（1989），随机模拟的重要性抽样。《管理科学》35（11）：1367-1392·Zbl 0691.65107号 ·doi:10.1287/mnsc.35.11.1367
[19] Heidelberger P（1995）排队和可靠性模型中罕见事件的快速模拟。ACM跨模型计算仿真（TOMACS）5（1）：43-85·Zbl 0843.62096号 ·数字对象标识代码：10.1145/203091.203094
[20] Hoeffing W，Robbins H（1948）相依随机变量的中心极限定理。杜克数学J 15（3）：773-780·Zbl 0031.36701号 ·doi:10.1215/S0012-7094-48-01568-3
[21] Hong LJ，Juneja S，Liu G（2017）嵌套估计的核平滑及其在投资组合风险度量中的应用。运营研究65（3）：657-673·Zbl 1407.91224号 ·doi:10.1287/opre.2017.1591
[22] Ibragimov IA（1975）关于相依随机变量中心极限定理的注记。理论概率应用20（1）：135-141·兹比尔0335.60023 ·doi:10.137/1120011
[23] 国际电工委员会（2005）IEC/TC88，61400-1第3版，风力涡轮机-第1部分：设计要求
[24] Jonkman BJ（2009）TurbSim用户指南：版本1.50。技术报告NREL/TP-500-46198，国家可再生能源实验室。科罗拉多州戈尔登·数字对象标识代码：10.2172/965520
[25] Jonkman JM、Buhl ML Jr（2005）《FAST用户指南》。技术报告NREL/EL-500-38230，国家可再生能源实验室。科罗拉多州戈尔登
[26] Juneja S，Shahabuddin P（2006）《Rareevent模拟技术：简介和最新进展》。操作资源管理科学手册13:291-350·doi:10.1016/S0927-0507（06）13011-X
[27] Kahn H，Marshall AW（1953）蒙特卡罗计算中减少样本量的方法。《美国运营研究杂志》1（5）：263-278·Zbl 1414.90373号
[28] Kawai R（2008）利用双时间尺度随机近似对Lévy过程进行自适应蒙特卡罗方差减少。Methodol计算应用概率10（2）：199-223·Zbl 1146.65012号 ·doi:10.1007/s11009-007-9043-5
[29] Koopman SJ、Shephard N、Creal D（2009年），测试重要性抽样背后的假设。经济学杂志149（1）：2-11·Zbl 1429.62681号 ·doi:10.1016/j.jeconom.2008.10.002
[30] Kroese DP、Taimre T、Botev ZI（2011）《蒙特卡罗方法手册》。纽约威利·Zbl 1213.65001号 ·数字对象标识代码：10.1002/9781118014967
[31] Lee G，Byon E，Ntaimo L，Ding Y（2013）评估风力涡轮机极端荷载的贝叶斯样条方法。Ann Appl Stat 7（4）：2034-2061·Zbl 1283.62241号 ·doi:10.1214/13-AOAS670
[32] Manuel L，Nguyen HH，Barone MF（2013）《关于使用模拟风力涡轮机负载的大型数据库帮助评估设计标准规定》，载于：第51届AIAA航空航天科学会议（包括新视野论坛和航空航天博览会）的会议记录。德克萨斯州葡萄藤
[33] Moriarty P（2008）设计荷载外推技术验证数据库。风能11（6）:559-576·doi:10.1002/we.305
[34] Plumlee M，Tuo R（2014）通过分位数克里金为随机模拟构建精确的模拟器。技术计量学56（4）：466-473·doi:10.1080/00401706.2013.860919
[35] Rigby RA，Stasinopoulos DM（2005）位置、规模和形状的广义加性模型。皇家统计学会杂志：Ser C（Appl Stat）54（3）：507-554·Zbl 1490.62201号 ·doi:10.1111/j.1467-9876.2005.00510.x
[36] Rosenblatt M（1956）一个中心极限定理和一个强混合条件。美国国家科学院院刊42（1）：43-47·兹比尔0070.13804 ·doi:10.1073/pnas.42.1.43
[37] Roussas GG（1994）正相关或负相关过程随机场的渐近正态性。多变量分析杂志50（1）：152-173·Zbl 0806.60040号 ·doi:10.1006/jmva.1994.1039
[38] Rubinstein R（1999）组合和连续优化的交叉熵方法。Methodol计算应用概率1（2）：127-190·Zbl 0941.65061号 ·doi:10.1023/A:101091220143
[39] Sadowsky JS（1991）大偏差理论和GI/GI/m队列中过量积压的有效模拟。IEEE Trans Autom Control 36（12）：1383-1394·Zbl 0738.60094号 ·doi:10.1109/9.106154
[40] Schwarz G（1978）估算模型的维数。Ann Stat 6（2）：461-464·Zbl 0379.62005年 ·doi:10.1214/aos/1176344136
[41] Soleimanzadeh M、Wisniewski R、Kanev S（2012）《风电场负荷和配电优化框架》。J Wind Eng Ind Aerodyn风力发电公司107-108:256-262·doi:10.1016/j.jweia.2012.04.024
[42] Staid A、Guikema SD、Nateghi R、Quiring SM、Gao MZ（2014）气候变化情景下热带气旋对美国电力系统影响的模拟。Clim Chang常山127（3-4）：535-546·doi:10.1007/s10584-014-1272-3
[43] Steckley SG、Henderson SG、Ruppert D、Yang R、Apley DW、Staum J（2016）《估计条件期望的密度》。Electron J Stat 10（1）：736-760·Zbl 1419.62077号 ·doi:10.1214/16-EJS121
[44] Sun Y，Apley DW，Staum J（2011）估计条件期望方差的高效嵌套模拟。运营研究59（4）：998-1007·Zbl 1234.62017年 ·数字对象标识码：10.1287/opre.110.0932
[45] Withers CS（1981）因变量的中心极限定理。I.Z Wahrscheinlichkeits theoryie verwandte Geb（4）：509-534·Zbl 0451.60027号 ·doi:10.1007/BF01025872
[46] Zhang N，Apley DW（2014）响应面元建模的分数布朗场。质量技术杂志46（4）：285·doi:10.1080/00224065.2014.11917972
[47] Zhang N，Apley DW（2016），高斯过程建模的布朗综合协方差函数：Sigmoidal与局部基函数。美国国家统计协会杂志111（515）：1182-1195·doi:10.1080/016214592015.1077711
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