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威布尔分布拟合Matlab代码-Predictive-Material-Flow-Model:预测产品未来销量及废料流...

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简介:
本项目提供基于MATLAB的威布尔分布拟合代码,用于构建预测性材料流动模型,旨在准确预测产品的未来销售量以及由此产生的废料流量。 威布尔铂区的MATLAB代码可用于预测材料流模型,并用于预测产品未来的销售以及废物流。这两种模型分别适用于两种不同类别的产品:成熟产品的模型(具有丰富历史数据的产品)和新兴产品的模型(采用有限数据的产品)。物料流模型以单位数及质量(kg)计算产品流量,包括流入或销售量以及废物流量。 废物流的计算方法是将年销售额乘以产品寿命的概率。假设产品的寿命概率遵循威布尔分布函数,并根据用户提供的参数生成。给定寿命范围内的概率通过MATLAB中的Weibull累积分布函数(cdf)来确定,公式为P=cdf(Weibull,X,a,b),其中X代表最小到最大寿命的乘积区间,计算对应的概率值;a是形状参数,b则是尺度参数。 模型输入包括产品的最低、最高以及平均寿命和标准差。销售分布假设遵循具有衰减特性的逻辑曲线。该模型依据用户提供的信息生成产品销售量的逻辑曲线。对于成熟的产品模型而言,它会以增长率、sigmoid中点、销售峰值位置、衰减速率及衰减中间值等所有逻辑参数作为输入来生成相应的销售数据;而新兴产品的模型则仅依赖于这些参数中的部分或特定条件来进行预测。

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  • Matlab-Predictive-Material-Flow-Model...
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    本项目提供基于MATLAB的威布尔分布拟合代码,用于构建预测性材料流动模型,旨在准确预测产品的未来销售量以及由此产生的废料流量。 威布尔铂区的MATLAB代码可用于预测材料流模型,并用于预测产品未来的销售以及废物流。这两种模型分别适用于两种不同类别的产品:成熟产品的模型(具有丰富历史数据的产品)和新兴产品的模型(采用有限数据的产品)。物料流模型以单位数及质量(kg)计算产品流量,包括流入或销售量以及废物流量。 废物流的计算方法是将年销售额乘以产品寿命的概率。假设产品的寿命概率遵循威布尔分布函数,并根据用户提供的参数生成。给定寿命范围内的概率通过MATLAB中的Weibull累积分布函数(cdf)来确定,公式为P=cdf(Weibull,X,a,b),其中X代表最小到最大寿命的乘积区间,计算对应的概率值;a是形状参数,b则是尺度参数。 模型输入包括产品的最低、最高以及平均寿命和标准差。销售分布假设遵循具有衰减特性的逻辑曲线。该模型依据用户提供的信息生成产品销售量的逻辑曲线。对于成熟的产品模型而言,它会以增长率、sigmoid中点、销售峰值位置、衰减速率及衰减中间值等所有逻辑参数作为输入来生成相应的销售数据;而新兴产品的模型则仅依赖于这些参数中的部分或特定条件来进行预测。
  • MATLAB-Predictive-Material-Flow-Model动的模型...
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    本项目提供基于MATLAB的威布尔分布拟合代码,用于构建预测性材料流动模型。通过分析历史销售数据和生产废物流,该模型能够预测产品的未来需求量及相应的废料产生情况。 威布尔铂区的MATLAB代码用于预测材料流模型,并且可以用来预测产品的未来销售以及废物流。这两种模型适用于两种不同类别的产品:成熟产品模型适用于拥有丰富历史数据的产品,而新兴产品模型则适合于那些可用数据有限的新产品。 物料流模型以单位和质量(千克)来计算流入或流出的流量(包括销售量及废弃物)。废物流量通过将年销售额乘以产品的寿命概率进行估算。假设产品的寿命概率遵循威布尔分布函数,并根据用户提供的参数生成相应的概率值。MATLAB中的Weibull累积分布函数用于确定给定寿命范围的概率,该公式表示为P=cdf(Weibull,X,a,b),其中X代表寿命区间(从最小到最大),a和b分别是形状和尺度参数。 模型需要输入产品的最短、最长、平均及标准差等数据,并利用MATLAB的rood2d函数生成威布尔累积分布。销售预测方面,假设销售模式遵循具有衰减特性的逻辑曲线。根据用户提供的信息,该模型能够为产品生成相应的销售趋势图。 对于成熟的产品模型而言,它需要输入增长率、Sigmoid中点位置、销量峰值以及衰减速率与衰退的中间值等参数来创建逻辑销售曲线;而对于新兴产品的模型,则仅需较少的信息即可完成预测。
  • matlab_fit_func.rar_与正态
    优质
    本资源提供MATLAB代码用于拟合数据到威布尔和正态分布模型。文件包括自定义函数_fit_func,帮助用户分析并理解其数据集的概率分布特性。适合研究及工程应用。 用于数据拟合的分布包括威布尔分布、正态分布和对数正态分布。
  • MATLAB
    优质
    本文章介绍了威布尔分布的概念及其在可靠性工程和寿命数据分析中的应用,并详细讲解了如何使用MATLAB进行相关计算和绘图。 实现风速拟合威布尔分布参数估计及ARMA预测的MATLAB程序设计。
  • 三参数程序
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    简介:本程序用于拟合具有三个参数的威布尔分布模型,适用于可靠性分析、寿命预测等领域,提供高效准确的数据处理与分析功能。 函数 a_b_c = wbl3fit(x) 定义如下: f(x) = b*a^(-b)*(x-c)^(b-1)*exp(-((x-c)/a)^b) 其中: - a 是尺度参数。 - b 是形状参数。 - c 是位置参数。
  • 二参数的Excel实例
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    本实例详细介绍如何使用Excel进行二参数威布尔分布的数据拟合,包括数据准备、图表绘制及分布参数估计等步骤。 微博文章《使用EXCEL快速实现二参数威布尔分布拟合》提供了在Excel中的实际操作示例。有关算法的详细内容,请参考相关博客文章。
  • 14个月内出行数据集.rar
    优质
    该数据集包含了未来14个月内的各类出行产品的预期销售量信息,包括航班、火车票及酒店预订等,适用于市场趋势分析与预测模型建立。 创建项目后,请按照以下步骤操作: 对于Python用户:输入`ls ..inputctrip14`命令查看数据路径。 对于R用户:输入`list.files(..inputctrip14)`命令查看数据路径。 接下来,使用相应的包读取数据,并根据说明书中的详细方法进行操作。
  • weibull.rar_一年风速数据的析_风速模型_风速
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    本资源包含一年完整风速数据,并提供基于威布尔分布的详细分析与建模。适用于研究及应用领域,帮助用户掌握风速预测和数据分析技术。 使用威布尔分布函数对大阪城的风速数据进行拟合,并获得了一年的风速仿真曲线。
  • 与ARMA模型的风速MATLAB程序.zip
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    本资源包含基于威布尔分布和ARMA(自回归滑动平均)预测模型进行风速数据分析的MATLAB代码及示例。适用于可再生能源研究,特别是风电领域的学者和技术人员。 内容概要:风速威布尔分布和ARMA预测模型的Matlab程序仿真平台。
  • 模型
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    简介:威布尔分布是一种连续概率分布,常用于可靠性工程和生存分析中,以描述产品寿命或事件发生的时间。它能够灵活地拟合各种形式的数据分布,广泛应用于故障率分析、质量管理等领域。 Weibull分布是一种常用的概率分布模型,在可靠性工程、生存分析等领域有广泛应用。该分布由两个参数控制:形状参数(Shape Parameter)和尺度参数(Scale Parameter)。根据这两个参数的不同取值,可以得到不同的曲线形态来适应各种实际问题的需求。 对于这些参数的基础算法来说,通常包括估计给定数据集中Weibull分布的最优形状与尺度参数的方法。一种常用的技术是最大似然估计法(Maximum Likelihood Estimation, MLE),通过这种方法可以找到使得观测到的数据出现概率最大的模型参数值。此外,在实际应用中还可能涉及一些数值优化技巧来解决MLE过程中遇到的具体问题。 总之,理解Weibull分布及其相关算法对于进行可靠性和寿命预测分析非常重要。