广义双Poisson风险模型下的破产概率

首先将双Poisson风险模型推广到保费过程是广义齐次Poisson过程的一种新模型，然后利用鞅论的方法得出了破产概率满足的Lundberg不等式和一般公式，以及当个体所赔服从指数分布时破产概率的具体表达式。此模型可以解决同一时刻有2张以上保单到达的实际问题。     

CDMA无线网络小区规划问题的研究

CDMA系统的容量优势需要通过合理的规划来实现，本文对CDMA无一网络小区规划中的核心问题-覆盖和容量的关系问题进行了讨论，在对软切换概率和办切换下中断概率进行分析的基础上，将现有的单小区下的中断概率分析扩展到了多小区正此基础上，引入空间Poisson过程描述用户数的时间和窨 分布，并对均匀和非均匀分布情况进行了相应分析，导出了相应的单小区和多小区下的覆盖与容量的关系。有关理论结果可以应用于实验小区规划。     

基于概率Petri网的柴油机故障诊断方法研究

将概率信息引入Petri网,提出了柴油机故障诊断概率Petri网模型.利用概率信息处理冲突消解问题,寻找最有可能发生的故障传播路径,提高了柴油机故障诊断效率.仿真结果验证了方法的可行性.     

区域计算机联锁系统安全性分析的动态故障树模型与方法研究

目前,国内外关于动态冗余系统安全性分析的主要方法是Markov模型。对于区域计算机联锁系统,使用Markov模型进行分析时,其状态空间规模较大,致使其建模及求解过程十分繁琐。为了解决这个问题,本文从系统失效的角度建立区域计算机联锁系统动态故障树模型,采用概率近似法求出系统的安全失效概率和危险失效概率,并将所得结果与Markov方法所求指标进行比较。研究结果表明,故障树概率近似法和Markov方法计算结果十分接近,但计算过程简单且对存储量要求小。说明对于低失效率和短维护时间的铁路信号安全苛求系统,采用故障树概率近似法计算有关安全性能指标切实可行,避免了利用Markov方法求解的繁琐过程,为复杂冗余动态系统的安全性分析与计算提供了新的解决方案。     

基于多FBM的网络流量建模研究

网络业务建模是网络规划与性能评价的重要基础,常用分形布朗运动(FBM)模型来进行自相似业务建模.但FBM是精确自相似过程,由于比较简单,它只能用于刻画单一Hurst系数的精确自相似过程.而实际网络流量是一个复杂的过程,其统计特性随时间尺度而变化,不能用单一Hurst系数的精确自相似过程来描述.本文提出用多个FBM模型对尺度行为建模,并在Norros给出的缓冲区溢出概率公式的基础上,推导出平均队列长度、队列长度的方差、平均时延、时延抖动和有效带宽的计算公式.     

基于贝叶斯更新的盾构掘进经验模型可靠性分析

利用一种能够考虑经验模型不确定性的贝叶斯更新方法,将模型偏差系数视为随机变量,并根据现场观测数据对其进行不断更新,所得更新结果可用于后续阶段盾构掘进最大地表沉降和失效概率的预测。以福州地铁某区间隧道掘进为例,将本文所提方法应用于Peck模型、O′Reilly-New模型和刘建航修正的Peck模型等3种经验模型。研究结果表明:3种模型一般都会高估最大地表沉降,其中Peck模型偏差最大,刘建航修正的Peck模型次之,O′Reilly-New模型最小,而刘建航修正的Peck模型偏差比O′Reilly-New模型的变异性更小,通过所提方法可以有效考虑模型不确定性的影响;盾构掘进过程中,与另外2个模型比较,利用刘建航修正的Peck模型进行计算得到的结果更加准确;在本文所研究的算例中,盾构掘进过程中,检测数据不断增加,降低了模型偏差系数和土体参数的波动概率,从而使隧道失效概率的预测值降低。     

CRH_2型动车组用YC216连接器可靠性分析

在高速列车运行中的连接器需确保接触可靠性、端接可靠性和连接可靠性,通过3种可靠性的分析,建立了过程失效模型,重点阐述提高连接器固有可靠性的途径。化解各失效模型,降低失效概率。     

基于最大期望算法的列车完整性检测方法

面向中国中西部低密度线路条件,基于GNSS的列车完整性检测系统是一种经济有效的列车完整性解决手段,也可作为制动管风压检测的辅助冗余检测方式,以进一步保障列车运行安全。针对列车运行过程中基于GNSS列车完整性检测系统问题建立完整性检测模型,模型包含列车完整状态及断裂状态下的系统时间动态转换过程。基于系统参数先验统计特性未知情况下的模型参数估计,提出基于最大期望算法的离线训练学习方法,得到列车完整性检测系统模型后验参数的极大似然估计。在列车完整性检测过程中,针对当前时刻的观测值,进行列车完整性所有状态的概率推理估计,采用高斯和滤波的方法实现状态的概率推理计算,选取最大概率下的列车完整性状态,实现列车完整性检测。结合现场测试及仿真数据,针对本文提出的列车完整性检测方法进行测试验证,结果证明了该方法的有效性。     

遗传算法在系统最优交通分配模型中的应用

在改进选择策略,实行两点变异并采用随机的交叉概率与变异概率的基础上,将遗传算法应用于系统最优交通分配模型中.通过算例与Frank-Wolfe算法进行比较,说明了遗传算法的有效性与可行性,指出了遗传算法相对于Frank-Wolfe算法特有的优越性.为交通分配问题的计算引入了新的有效途径.     

认知无线电的联合频谱检测与共享算法

提出一种基于信任度因子的频谱空穴检测模型以确认频谱机会.当能量以信任度因子为1分布于检测区域时,认知用户将发送1 bit量化值以报告侦听结果;否则,认知用户将发送2 bit量化值.评估了平均侦听比特数和漏检概率的性能.基于此模型,给出一种多跳认知无线电网络的频谱共享算法.它允许激活认知用户节点以一定的接入概率充分利用分配给其他认知用户的时隙进行通信.同时,算法还采用基于发射码字的传输机制,即每个激活认知用户都有自己唯一的发射码.进一步地,推导出系统吞吐量,即被定义为平均成功传输的概率和能耗公式.最后,通过仿真评估了系统性能.