RU EN

Меню страницы:

Публикации 2018 года

Контактная информация:
Ключевые слова:
обобщенное экстремальное значение, Гумбель, Кумарасвами, логистическое распределение, Бурр XII, Дагум, Джонсон СВ.
Страницы:
39–48

Реферат

УДК 630*228.7: 630*521.1/522.31

Ogana F. N.1, Osho J. S. A.1, Gorgoso-Varela J. J.2 Application of extreme value distribution for assigning optimum fractions to distributions with boundary parameters: an eucalyptus plantations case study (Огана Ф. Н.1, Ошо Дж. С. А.1, Горгозо-Варела Х. Х.2 Применение распределения экстремальных значений для определения оптимальных величин распределений с граничными параметрами: на примере плантаций эвкалипта) // Сибирский лесной журнал. 2018. № 4. С. 39–48 (на английском языке, реферат на русском).

DOI: 10.15372/SJFS20180405

© Огана Ф. Н., Ошо Дж. С. А., Горгозо-Варела Х. Х., 2018

Поиск оптимальных значений для определения граничных параметров в моделях распределения часто бывает время- и трудоемким. Точность распределения зависит от заданных значений граничных параметров. В этом исследовании мы применили распределения экстремальных значений, полученные из обобщенного экстремального значения (ОЭЗ) при определении оптимальной константы для распределения с граничными параметрами. Для определения постоянных значений использовалось подсемейство ОЭЗ (тип 1) распределение Гумбеля, которое включало данные минимальных и максимальных диаметров и высот деревьев. Эффективность значений оценивалась пятью моделями распределений: логистической, Бурра XII, Дагума, Кумарасвами и Джонсона СВ. Функции распределения были подобраны по принципу максимального подобия по данным обмеров диаметров и высот деревьев, полученных на 90 пробных площадях, заложенных в насаждениях (плантациях) эвкалипта камальдульского Eucalyptus camaldulensis Dehn. Оценка моделей проводилась с использованием отрицательной логарифмической вероятности (-ΛΛ), критериев Колмогорова-Смирнова (K-S), Крамера фон Мизеса (W2), индекса ошибок Рейнольдса (EI) и средней квадратичной ошибки (MSE). Результат исследований показал, что производительность распределений была улучшена, особенно для распределения по высоте, по сравнению с другими постоянными значениями. Распределение Гумбеля может применяться всякий раз, когда устанавливается ограничение на параметры местоположения и масштаба моделей распределения.


Вернуться к списку статей