基于贝叶斯网络的内燃机故障诊断研究

介绍了贝叶斯网络模型的数学描述，该方法对于设备诊断问题中存在不确定性、关联性问题具有很大的优势．将其模型应用在内燃机的故障诊断中，建造贝叶斯网络，并根据底事件的先验概率进行故障概率的计算，并给出维修建议．实例说明了该方法的有效性．     

基于贝叶斯网络的铁路旅客服务质量评价

为了吸引更多客源和提高客运竞争力,铁路需要不断提高其旅客服务质量,而有关服务质 量的科学评价对于服务质量的提高具有一定的指导与督促作用。基于此,首先,根据服务地点的不同将铁路旅客服务划分为车站旅客服务和列车旅客服务,并分别确定相应的评价指标,进而根 据各指标间相互独立又相互影响的关系,运用树模型构建评价体系。然后,将评价指标体系中的各项指标转化为贝叶斯网络中的相关结点,进而映射成为贝叶斯网络。通过贝叶斯网络特有的概 率计算方法,对评价体系展开逐级计算,最终得到作为顶层指标的旅客服务质量的评价结果。最后,以实际算例对比不同运输时间段内的评价结果,验证理论方法的适用性。研究结果表明：基于贝叶斯网络的铁路旅客服务质量评价方法是可行的、有效的,其得出的评价结果可以作为改进服务措施和提高服务效率的指导。     

基于最大熵原理的公共交通需求预测

探讨了基于最大熵原理的公共交通需求预测模型的原理与算法.根据土地利用、人口密度和公交站点覆盖率确定各交通区的公交分担率,得出交通区公交出行量,再应用最大熵原理进行公交出行分布预测.模型引入重力式先验概率,将发生概率最大的公交出行分布视为预测的出行分布,隐含考虑了随机因素的影响,从宏观上描述了出行者的交通行为.最后以安徽省某市公共客运交通专项规划的调查数据进行预测,实例应用显示该模型计算过程简便,能准确标定参数,适用性较强.     

基于最大熵原理的公共交通需求预测

探讨了基于最大熵原理的公共交通需求预测模型的原理与算法。根据土地利用、人口密度和公交站点覆盖率确定各交通区的公交分担率，得出交通区公交出行量，再应用最大熵原理进行公交出行分布预测。模型引入重力式先验概率，将发生概率最大的公交出行分布视为预测的出行分布，隐含考虑了随机因素的影响，从宏观上描述了出行者的交通行为。最后以安徽省某市公共客运交通专项规划的调查数据进行预测，实例应用显示该模型计算过程简便，能准确标定参数，适用性较强。