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基于不完全保修数据的汽车可靠性估计
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作者 叶臣 《宁波大学学报(理工版)》 CAS 2010年第4期80-82,共3页
引入保修期末行驶里程作为伴随变量,刻画了不完全保修数据的似然性,并在指数分布假设下,计算出平均首次故障里程的极大似然估计,推广了完全数据的估计结果.
关键词 不完全保修数据 可靠性 极大似然估计 平均首次故障里程
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基于保修数据分析车辆部件可靠性方法 被引量:2
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作者 陈海平 陈世勇 +2 位作者 周进平 庹敏 司代国 《汽车科技》 2023年第5期25-29,共5页
目前在汽车领域,保修数据被广泛的应用于车辆可靠性分析中。本文介绍了一种运用车辆售后保修数据,分析车辆部件在某一特定使用里程下可靠性数据的方法。
关键词 保修数据 车辆部件 可靠性分析方法
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基于二维保修数据的汽车索赔及保修费用预测方法
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作者 庞欢 石东阳 +1 位作者 宫政 刘敬一 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期310-318,共9页
为了提高汽车索赔率预测精度并准确预测车企在未来时段的保修费用,考虑二维保修数据的删失特性和汽车的过保情形,提出了基于在保率修正的汽车索赔率计算方法。鉴于汽车保修时零件维修和更换两种模式下保修费用的差异,提出了基于索赔率... 为了提高汽车索赔率预测精度并准确预测车企在未来时段的保修费用,考虑二维保修数据的删失特性和汽车的过保情形,提出了基于在保率修正的汽车索赔率计算方法。鉴于汽车保修时零件维修和更换两种模式下保修费用的差异,提出了基于索赔率和维修更换率的保修费用预测方法。结合某品牌汽车的实际二维保修数据,预测了车企未来一个季度的保修费用。结果表明:预测的保修费用与实际保修费用的相对误差在6.5%以内;相较于不考虑汽车在保率的方法,所提保修费用预测方法的预测精度提高了4.5%以上,可以为车企保修策略制定、产品定价及保修准备金规划等提供支撑。 展开更多
关键词 汽车保修 二维保修数据 索赔率 保修费用
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五十龄TDJ长头型和SJR平头型柴油载重车底盘保修数据(1)
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作者 洪慕绥 秦凤文 《汽车运输》 CSCD 1990年第11期43-45,共3页
关键词 柴油载重车 底盘 保修数据 汽车
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五十铃TDJ长头型和SJR平头型柴油载重车底盘保修数据(2)
5
作者 洪慕绥 秦凤文 《汽车运输》 CSCD 1990年第12期40-42,共3页
关键词 紫油载重车 底盘 保修数据 汽车
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五十铃TDJ长头型和SJR平头型柴油载重车底盘保修数据(3)
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作者 洪慕绥 秦凤文 《汽车运输》 CSCD 1991年第1期41-43,共3页
关键词 载重汽车 底盘 保修数据
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TOYOTA CROWN(皇冠)YS120L—SEKBS和MS122L—SEMGS型汽车底盘保修数据
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作者 董淑芝 《汽车杂志》 1989年第9期24-25,共2页
关键词 汽车 底盘 保修数据
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基于威布尔分布的车辆首次故障索赔预测
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作者 孙喜龙 荣宝军 姜燕 《数学的实践与认识》 北大核心 2024年第12期12-22,共11页
基于车辆首次故障的索赔数据,以车辆服役月的索赔故障数n为随机变量,利用双参数威布尔分布对样本进行拟合,并利用极大似然估计方法对双参数威布尔分布的参数进行估计,建立车辆服役月的累积故障数预测模型.结果表明,利用过去12个月的索... 基于车辆首次故障的索赔数据,以车辆服役月的索赔故障数n为随机变量,利用双参数威布尔分布对样本进行拟合,并利用极大似然估计方法对双参数威布尔分布的参数进行估计,建立车辆服役月的累积故障数预测模型.结果表明,利用过去12个月的索赔数据,预测未来1至3月故障数的平均相对误差为0.9%;4至6月的平均相对误差为3.8%;但预测超过6个月的故障数,相对误差较大.为了验证截断数据样本大小,对预测精度的影响,分别建立截断数据T=6、T=9的预测模型,预测未来3个月故障数的平均相对误差分别为16.1%、2.4%,结果表明增加样本数据量可以有效提高预测精度.使用T=12的索赔数据,预测未来连续3个月的索赔故障数,预测精度较高;如果仅预测未来1个月的索赔故障数,使用T=9的索赔数据,预测精度同样满足分析要求;但不建议使用低于6个月的索赔数据进行预测. 展开更多
关键词 可靠性 保修数据分析 索赔预测 威布尔分布 极大似然估计
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