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71.
在对船用锅炉炉膛进行安全性分析时发现,故障隔离功能丧失在部件之间存在重复故障片段.借鉴面向对象贝叶斯网络建立故障模型,采用基于Bayes的蒙特卡罗仿真得到底事件概率先验信息.与故障树等传统方法比较,该模型直观简洁,有效缩小关键故障因子容量,诊断更加准确. 相似文献
72.
为提升舰船机电自动控制效果,设计贝叶斯统计模型的舰船机电自动控制系统。现场设备层采集舰船机电设备运行数据,利用贝叶斯统计模型检测运行数据内的异常值,并剔除异常值,可编程逻辑控制器依据机电设备运行数据,确定机电控制向量;用户操作终端依据控制向量,生成舰船机电控制指令,经由传输层传输至现场设备层,利用执行机构按照控制指令自动控制机电设备。实验证明,该系统可有效采集舰船机电设备运行数据,并实现异常值检测,精准自动控制舰船机电。 相似文献
73.
短时客流预测可为轨道交通运营部门规划调度提供参考,其中短时客流预测的精准性尤为重要,为进一步提高城市轨道站点短时客流预测精准性,提出一种结合集合经验模式分解算法和贝叶斯优化算法的改进LSTM方法。先使用集合经验模式分解算法(EEMD)对地铁站点的客流数据进行分解,以减少数据噪声干扰;再通过贝叶斯优化算法(BOA)对长短时记忆神经网络(LSTM)的超参数进行优化,从而提高模型的参数精确性。采用真实的客流数据验证结果表明:相较于单一LSTM以及单层组合模型,双重叠加后的EEMD-BOA-LSTM组合模型预测结果平均绝对误差降低21.8%~44.8%,均方根误差降低16.9%~47.4%,对短时客流的预测结果误差改善显著。 相似文献
74.
合理构造影响交通状态网络结构,是实现交通状态预测的前提条件.为克服爬 山法易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于随机重复爬山法的交通状态预测方法.对随机 生成的有向无环图迭代运行爬山法得到多网络结构;通过有向边置信度的定义和置信度 阈值的计算,确定了最优贝叶斯网络结构中节点和有向边选取准则;利用最优贝叶斯网 络结构,实现了畅通、平稳、拥挤和阻塞等4 种交通状态的预测并综合评价.分析结果表 明,该方法仅选取时段、节假日等两变量时,对交通状态预测总体准确率超过85%,能够 为高速公路运行状态监测预警和决策分析提供有效方法和数据支撑. 相似文献
75.
李建章 《重庆交通大学学报(自然科学版)》2005,24(3):112-117
笔者在文中使用博弈论的方法分析了道路客运市场质量招投标中关于中标企业在不完全信息下的静态博弈监督机制,得到了混同的、分离的和准分离的贝叶斯均衡策略.然后建立了完全但不完美信息动态博弈模型和包括投标策略的两阶段不完全信息动态博弈模型,前者只有分离均衡.但在不完全信息下,当低效率运输企业的概率较低且它在中标时只要偷懒能获得足够大的利润,就有混同均衡,即低效率企业能冒充高效率企业在运输线路质量招投标中投出超过自身运营能力的高质量运输服务,然后执行低质量以获得其投机收益. 相似文献
76.
本文分析了数据融合的基本理论,结合目前机舱安全控制的实际状况,对数据融合技术在船舶中的具体应用进行了探讨. 相似文献
77.
为克服工程实际中测试数据不充足的条件下,采用经典统计学方法推断可变作用的代表值时,由统计不确定性导致推断结果偏于冒进的缺点,基于极小值I型分布分位值的线性回归推断方法,提出了小样本条件下可变作用代表值的线性回归推断方法,并以此作为检验其他推断方法精度的基准方法;根据贝叶斯理论,利用分布参数的Jeffreys无信息先验分布,提出可变作用标准值和频遇值的贝叶斯推断方法. 应用研究结果表明:贝叶斯推断方法较线性回归推断方法简便且应用范围广,在标准差已知的情况,可给出更优的推断结果;无参数信息时,对于标准值和频遇值的保证率不低于0.90的情况,贝叶斯推断方法均具有较好的精度;相对于其他可信水平,可信水平0.75时推断结果更接近真值,因此,建议取可信水平为0.75. 相似文献
78.
民航运输航空器着陆阶段偏出跑道事件分析模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为了克服故障树分析方法只能描述正常和故障两种状态的缺陷,利用故障树方法的逻辑分析优势,以及贝叶斯网络描述多态事件和计算概率的功能,建立了基于故障树和贝叶斯网络相融合的航空器着陆偏出跑道事件分析模型,提出了故障树与贝叶斯网络之间的转换算法求解该模型.根据1996—2010年中国民航着陆偏出跑道事件的数据,确定了着陆航空器偏出跑道的主要原因,并按重要程度进行了排序.研究结果表明:积水、反喷或减速板故障、复杂气象条件、驾驶术欠缺、前轮转弯卡阻、夜航或受灯光不利影响、对机组资源管理失效、积冰积雪是导致着陆偏出跑道的主要风险因素,其后验概率均大于0.3;应针对主要风险因素,制定针对性预防措施. 相似文献
79.
基于贝叶斯网络的工程项目质量风险管理 总被引:1,自引:0,他引:1
提出基于贝叶斯网络的工程项目质量风险管理.首先,对工程质量形成过程中的风险因素进行识别,其次进行风险分析确定主要风险因素,构建贝叶斯网络结构.依据问卷调查中得到的数据和专家经验确定贝叶斯网络中的参数,以此为基础对工程项目质量进行风险评估、风险诊断,分析确定影响工程质量的关键风险因素.最后,依据分析得到的结果进行风险控制. 相似文献
80.