2.4r.v.函数的分布 问题已知r.v.X的d.f.或分布律 求随机因变量Y-g()的密度函数或分布律 方法将与Y有关的事件转化成X的事件

考试形式: 一、本课程考试分为标准题,总分值为100分 二、考题数量:标准题共45道,考试时间:45分钟。 三、标准题种类:单选题、多选题、名词解释、简答题、案例分析题

针对目前锂离子电池寿命预测结果不准确的问题，提出了一种多模态分解的锂离子电池组合预测模型，从而学习锂离子电池退化过程的微小变化。该方法在单一长短期记忆（LSTM）预测模型的基础上，采用了自适应噪声完全集成的经验模态分解(CEEMDAN)算法将锂电池容量分为主退化趋势和若干局部退化趋势，然后使用长短期记忆神经网络（LSTMNN）算法分别对所分解的若干退化数据进行寿命预测，最后将若干预测结果进行有效集成。结果表明，所提出的CEEMDAN?LSTM锂离子电池组合预测模型最大平均绝对百分比误差不超过1.5%，平均相对误差在3%以内，且优于其他预测模型

一、条件分布的概念 设X是一个随机变量,其分布函数为 Fx(x)=p{xx},-∞