基于模糊证据理论的风电场海缆路由方案选择研究

为合理规划风电场海上路由,保障船舶航行安全和节约运营成本,研究了基于模糊证据理论的风电场海缆路由方案选择方法.识别了风电场海缆路由规划的影响因素,建立了海缆路由的3层决策框架.利用模糊隶属度函数对影响因素进行模糊化,并引入置信度建立了置信推理规则库,建立了影响因素与决策变量的模糊转换方法,并引入证据理论对转换后的影响因素进行合成,从而实现海缆路由的最优选择.以浙能风电场海缆路由选择为例,确定了浙能风电场海缆路由的规划方案.结果 表明,该模型能够充分考虑通航安全对风电场海缆路由的影响,且能够解决对通航安全因素模糊推理过程中不能精确描述输出变量的问题,因此,能够为风电场海缆路由方案选择提供定量和可靠的评价工具.      

深远海域海上风电场定量选址方法研究

为了促进我国深远海海域海上风电场建设,实现海上资源的合理使用.研究了基于模糊逻辑的深远海海域海上风电场选址方法.根据现有研究成果,识别了深远海风电场选址的影响因素,建立了深远海风电场选址的3层决策框架.利用模糊推理对输入和输出变量进行模糊化,以风能资源、自然环境、交通环境和风机条件建立了4个模糊推理机,并构建了其模糊推理规则.利用模糊语言变量确定了各决策准则的权重,从而实现深远海风电场选址的决策.以上海市深远海海域海上风电场选址为实例,确定了其选址方案.      

基于贝叶斯网络和布尔逻辑的柴油机测试策略选择方法

提出了一种以贝叶斯网络和布尔逻辑算法为基础,将信息增量与测试费用结合作为优选判据的测试策略选择方法。利用贝叶斯网络建立了故障模式与故障影响因素、可测试资源的关系模型,设计了测试方案,考虑故障概率、信息熵、测试费用等约束条件,利用布尔逻辑算法对测试方案进行了优化选择。以某型坦克柴油机动力不足故障模式为例,实现了柴油机动力不足的测试策略选择。     

基于贝叶斯概率理论的物流园区选址优化研究

物流园区选址是其规划建设中不可或缺的部分，传统的选址方法以定性分析为主，缺乏对选址结果可靠性的评判标准，为此，引入贝叶斯概率方法开展了物流园区选址规划理论研究。借助EM算法和GeNie软件，构建了贝叶斯网络模型，挖掘出各影响因素间存在的内在因果和逻辑关系，量化各影响因素的显著性，构建科学合理的物流园区选址规划评价指标体系；采用K-means聚类方法建立了物流园区选址模型，使用MATLAB软件对建立的模型进行迭代计算，并引入贝叶斯判别方法对聚类结果进行了可靠性分析；基于贝叶斯网络方法优化了灰色模糊风险评估模型，结合了定性分析和定量计算，得出相应的选址风险系数与评估风险概率，完成了物流园区的选址风险等级评估。研究结果表明：基于贝叶斯方法建立的物流园区选址模型能够充分考虑城市规模、经济社会发展、城市物流量及交通区位等多因素的影响，实现了对物流园区选址结果的量化评价，降低了人为主观因素和客观数据的模糊性对物流园区选址方案的影响，有效提高了物流园区选址规划的科学性和可靠性。以陕西省10个地级市为候选地点验证该选址模型的可行性，结果显示：西安建设物流园区的选址风险系数为4.030 1，处于低风险水平，依据总体风险概率确定低风险水平的可靠性为65.50%，证实了在西安建设物流园区（西安港）风险系数较低，科学可行，且西安港风险评估结论具有较高的可靠性。     

基于贝叶斯网络的高速公路突发事件态势评估研究

为了提高高速公路应急管理能力,提升高速公路应急效率,从突发事件演化机理着手,基于贝叶斯网络构建了高速公路交通突发事件应急处置的态势评估模型,用于推理学习不同情况下的交通事故概率。评估模型首先确立了高速公路交通突发事件贝叶斯网络总体工作流程,将贝叶斯网络节点设置为高速公路突发事件的影响因素,贝叶斯网络结构根据各节点,即各影响因素之间的相互关系进行构建。其次,根据交通事故数据和专家知识对网络中每个节点进行条件概率赋值,再在条件概率的基础上根据现场初步事故信息运用联合树推理算法将贝叶斯网络转化为联合树,通过定义在联合树上的消息传递过程,计算后验概率;最后,在条件概率的基础上进行推理,建立评估模型实现对高速公路突发事件态势评估。实例分析随机抽取50次高速公路交通突发事件数据用于贝叶斯网络,通过软件Ge Nie2.2,以事故车辆类型,事故车辆数量,得到事故信息的时间,事发时天气及事发时段为证据信息,推理得出高速公路突发事件概率,预测结果表明基于贝叶斯网络的高速公路交通突发事件应急处置态势评估模型具有较高的准确性。     

贝叶斯网络在沥青路面施工质量控制中的应用研究

贝叶斯网络作为一种进行不确定和数据分析的方法,可以对工程质量进行预测、分析和推理。针对沥青路面工程质量影响因素的变异性,本文将贝叶斯网络应用于沥青路面施工质量中的控制,建立了基于贝叶斯网络的沥青路面施工质量控制模型,可通过给定节点参数,对沥青路面施工质量进行预测和诊断。     

基于贝叶斯网络的出行方式选择模型研究

论文以居民出行方式选择为研究对象,分析了城市居民出行方式的影响因素,建立了基于贝叶斯网络的居民出行方式选择模型,并以苏州市为例,结合居民出行调查数据采用极大似然法对模型进行了参数估计,并采用贝叶斯网络推理方法验证模型精度。结果表明,该模型能较全面地考虑居民出行选择的影响因素,模型精度较高。     

基于T-S模糊故障树和贝叶斯网络的重特大交通事故成因分析

重特大交通事故是最严重的交通事故类型, 为了识别此类事故的主要致因, 融合T-S模糊故障树和贝叶斯网络对其进行深入分析。建立了以重特大交通事故为顶事件, 人、车、路、环境4个因素为中间事件, 24个子因素为基本事件的T-S模糊故障树, 将其转化为贝叶斯网络, 进而双向推理基本事件的重要度和后验概率, 确定主要致因。结果表明: 融合T-S模糊故障树与贝叶斯网络的方法通过正、反向推理提高了重特大交通事故成因分析结果的准确性和可靠性, 确定了操作不当、超速、防护设施不完善、弯坡组合、路面湿滑、未按规定行驶为重特大交通事故的6个主要致因, 并对这6个主要致因之间的组合关系进一步分析, 得到了操作不当和超速对于重特大交通事故更为关键。      

基于模糊贝叶斯证据理论的盾构下穿既有隧道安全风险评价

为了对盾构下穿既有隧道实现更加准确有效的安全风险评价,提出一套基于模糊贝叶斯和证据理论的安全风险评价方法。在总结大量文献和相关标准的基础上,选取14个主要影响因素建立一套较为完善的盾构下穿既有隧道安全风险评估体系及评价标准,引入可对不确定信息进行有效融合的证据理论,结合模糊贝叶斯网络构建盾构下穿既有隧道安全评价模型,并以武汉某地铁工程为例开展实证分析。得出:1)基于构建的安全评价模型进行风险推理和敏感性分析,确定工程的安全风险状态为一般,但有向较危险发展的趋势;2)关键控制因素为新建隧道直径、两隧道的平面夹角、内摩擦角、施工环境的复杂性和施工协调的复杂性。     

模糊多属性决策在公路施工组织设计中的应用

将公路施工组织设计的方案选择视为模糊多属性决策问题,确定了影响方案比选的几个主要因素.根据影响因素的特点提出了应用模糊数来表示影响因素,并建立了决策模型.在方案决策方法中注重模糊数的完全应用,以满意度为基本衡量指标,根据相对效用函数的值来排列方案的次序,从而实现方案的优选.最后结合实例阐述了该决策方法在公路施工组织设计中的应用.