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基于CBMA的面板堆石坝变形预测不确定性分析方法研究
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作者 程琳 张雨鹏 +3 位作者 王赵汉 马春辉 李波 许增光 《水资源与水工程学报》 北大核心 2025年第3期125-134,共10页
基于实测数据建立预测模型是面板堆石坝变形安全监控的主要方式之一。由于面板堆石坝变形的影响因素复杂,预测模型涉及因子较多,导致常规建模方法存在精度低、计算复杂且难以量化模型不确定性的问题。为此,提出一种基于Copula贝叶斯模... 基于实测数据建立预测模型是面板堆石坝变形安全监控的主要方式之一。由于面板堆石坝变形的影响因素复杂,预测模型涉及因子较多,导致常规建模方法存在精度低、计算复杂且难以量化模型不确定性的问题。为此,提出一种基于Copula贝叶斯模型平均的面板堆石坝变形预测模型构建方法。该方法利用Copula函数刻画测点变形与影响因子之间的联合分布,以替代贝叶斯模型平均中的均匀分布假设,并结合差分演化马尔科夫链蒙特卡洛算法对贝叶斯模型平均的计算体系进行优化。将该方法应用于公伯峡面板堆石坝的变形监测,分析结果表明:该方法能有效考虑模型不确定性,通过因子权重的合理分配为变形溯源提供理论依据,其预测精度优于逐步回归等传统模型,较传统贝叶斯模型平均方法也有提升。 展开更多
关键词 面板堆石坝 变形预测 COPULA理论 贝叶斯模型平均
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创新价值链视角下建筑业上市公司技术创新效率研究——基于超效率网络SBM模型和BMA方法的实证分析
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作者 程敏 易小凤 王方亮 《运筹与管理》 北大核心 2025年第5期156-163,共8页
为了解建筑业上市公司技术创新效率及其影响因素,基于创新价值链视角,将超效率网络SBM模型和DEA窗口分析法相结合对2016-2020年我国48家建筑业上市公司的技术创新效率进行测度,采用贝叶斯模型平均方法分析其影响因素。研究结果表明:(1)... 为了解建筑业上市公司技术创新效率及其影响因素,基于创新价值链视角,将超效率网络SBM模型和DEA窗口分析法相结合对2016-2020年我国48家建筑业上市公司的技术创新效率进行测度,采用贝叶斯模型平均方法分析其影响因素。研究结果表明:(1)研究期内各年48家企业技术创新效率均值介于0.50~0.54之间,技术创新效率有待提升;(2)根据技术研发效率和成果转化效率将样本企业分为四类,8家企业属于高效集约型、12家企业属于低研发高转化型、9家企业为高研发低转化型、19家企业为粗放低效型;(3)成立年限、成长能力和盈利能力对建筑业上市公司技术创新效率有显著的正向影响,企业规模、研发财力资源投入强度、政府扶持以及研发人力资源投入强度对其有显著的负向影响。最后依据研究结果提出了效率改善的建议。 展开更多
关键词 创新价值链 技术创新效率 建筑业 超效率网络SBM模型 贝叶斯模型平均
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基于深度学习贝叶斯模型平均代理的油藏自动历史拟合研究
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作者 张凯 陈旭 +3 位作者 刘丕养 张金鼎 张黎明 姚军 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期147-156,共10页
油藏自动历史拟合过程中,需要频繁调用数值模拟器进行正向计算,导致计算时间长、资源消耗大。基于深度学习的油藏数值模拟代理模型提供了一种快速计算油水井生产动态的替代方案。然而,单一神经网络产量预测代理模型在特征提取和学习能... 油藏自动历史拟合过程中,需要频繁调用数值模拟器进行正向计算,导致计算时间长、资源消耗大。基于深度学习的油藏数值模拟代理模型提供了一种快速计算油水井生产动态的替代方案。然而,单一神经网络产量预测代理模型在特征提取和学习能力方面存在局限性。基于空间特征构建的代理模型侧重于学习油藏渗流的空间特性,但忽视了时间维度;基于时空特征构建的模型虽然擅长捕捉时间序列特征,却在空间特征学习方面不足。为此,文章提出了一种基于深度学习的贝叶斯模型平均代理方法,利用贝叶斯模型平均方法对两种深度学习代理模型进行集成,结合二者优势,增强代理模型对油藏特征的多维度学习能力,从而提高预测精度。该方法进一步结合多重数据同化集合平滑器,应用于实际油藏历史拟合中。实验结果表明,基于深度学习贝叶斯模型平均代理的历史拟合方法能够在保证高效计算的同时,准确拟合油藏实际生产动态,为快速、精确的历史拟合提供了一种创新解决方案。 展开更多
关键词 深度学习 历史拟合 产量预测 贝叶斯模型平均方法 集成代理模型
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基于GBD数据库分析与预测中国鼻咽癌疾病负担
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作者 宋业勋 刘霞静 +1 位作者 张永全 李和清 《中南大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第4期675-683,共9页
目的:鼻咽癌发病位置隐匿导致早期诊断率低,且具有明显的地域聚集性,是中国一个重要的公共卫生问题。本研究旨在通过2021年全球疾病负担(the Global Burden of Diseases,GBD)数据库分析中国鼻咽癌的疾病负担,为鼻咽癌的精准防控提供流... 目的:鼻咽癌发病位置隐匿导致早期诊断率低,且具有明显的地域聚集性,是中国一个重要的公共卫生问题。本研究旨在通过2021年全球疾病负担(the Global Burden of Diseases,GBD)数据库分析中国鼻咽癌的疾病负担,为鼻咽癌的精准防控提供流行病学依据。方法:选取年龄标化发病率、病死率、伤残调整寿命年(disability adjusted life year,DALY)率作为疾病负担的评价指标,按照不同年龄、性别、社会人口学指数及其相关危险因素进行分层分析,同时应用差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和贝叶斯年龄-时期-队列分析模型(Bayesian age-period-cohort,BAPC)将年龄标化发病率预测至2050年。结果:2021年中国鼻咽癌年龄标化发病率、病死率、DALY率分别为3.4/10万、1.5/10万、48.7/10万,均高于同期全球水平。在所有年龄段,中国男性年龄标化发病率、病死率、DALY率均高于女性。中国鼻咽癌的疾病负担从1990至2021年随着社会人口学指数(socio-demographic index,SDI)的增高逐渐降低。中国归因于饮酒、吸烟、职业甲醛暴露的鼻咽癌疾病负担占比均高于全球水平,且在男性中尤为显著。模型预测中国及全球男性、女性、全人群的年龄标化发病率均提示从2022至2050年呈上升趋势。结论:既往30年中国鼻咽癌的疾病负担随着SDI的升高逐渐降低,但仍高于同期全球水平。同时,中国鼻咽癌的年龄标化发病率在未来30年呈上升趋势。中国仍需进一步增加医疗资源的投入以应对鼻咽癌的防控与诊疗,尤其针对高风险男性群体。 展开更多
关键词 鼻咽癌 疾病负担 社会人口学指数 贝叶斯年龄-时期-队列分析模型 差分自回归移动平均模型
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清江流域降水的多模式BMA概率预报试验 被引量:13
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作者 祁海霞 彭涛 +4 位作者 林春泽 彭婷 吉璐莹 李兰 孟翠丽 《气象》 CSCD 北大核心 2020年第1期108-118,共11页
基于TIGGE资料中的ECMWF、UKMO、JMA、CMA四套模式的2016年6月1至7月31日逐日降水集合预报资料,结合清江流域10个国家基准站观测数据,建立了流域贝叶斯模型平均(BMA)概率预报模型,开展流域多模式集合BMA技术的概率预报试验与评估。结果... 基于TIGGE资料中的ECMWF、UKMO、JMA、CMA四套模式的2016年6月1至7月31日逐日降水集合预报资料,结合清江流域10个国家基准站观测数据,建立了流域贝叶斯模型平均(BMA)概率预报模型,开展流域多模式集合BMA技术的概率预报试验与评估。结果表明,在清江流域多模式集合的BMA模型最佳滑动训练期长度为40 d,BMA模型预报比原始集合预报有更高预报技巧,比四个原始集合预报MAE平均值减少近11%左右,而对于CRPS除了CMA中心无订正效果外,较其他三个模式平均值提高近15%左右。多模式集合BMA技术能预报降水全概率PDF曲线和大于某个降水量级的概率,同时能给出确定性降水预报,对于极端强降水(大暴雨一特大暴雨量级),BMA 75~90百分位数预报效果较好,对于强降水(暴雨量级),BMA 50~75百分位数预报效果较好,对于一般性降水(小雨一大雨量级),BMA确定性预报结果或50百分位数预报效果较好。 展开更多
关键词 TIGGE 贝叶斯模型平均(bma) 多模式集合 概率预报
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基于TIGGE多模式集合的24小时气温BMA概率预报 被引量:37
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作者 刘建国 谢正辉 +1 位作者 赵琳娜 贾炳浩 《大气科学》 CSCD 北大核心 2013年第1期43-53,共11页
利用TIGGE(THORPEXInteractiveGrandGlobalEnsemble)单中心集合预报系统(ECMWF、UnitedKingdomMeteorologicalOffice、ChinaMeteorologicalAdministration和NCEP)以及由此所构成的多中心模式超级集合预报系统24小时地面日均气温预报,结... 利用TIGGE(THORPEXInteractiveGrandGlobalEnsemble)单中心集合预报系统(ECMWF、UnitedKingdomMeteorologicalOffice、ChinaMeteorologicalAdministration和NCEP)以及由此所构成的多中心模式超级集合预报系统24小时地面日均气温预报,结合淮河流域地面观测率定贝叶斯模型平均(Bayesianmodelaveraging,BMA)参数,从而建立地面日均气温BMA概率预报模型。由此针对淮河流域进行地面日均气温BMA概率预报及其检验与评估,结果表明BMA模型比原始集合预报效果好;单中心的BMA概率预报都有较好的预报效果,其中ECMWF最好。多中心模式超级集合比单中心BMA概率预报效果更好,采用可替换原则比普通的多中心模式超级集合BMA模型计算量小,且在上述BMA集合预报系统中效果最好。它与原始集合预报相比其平均绝对误差减少近7%,其连续等级概率评分提高近10%。基于采用可替换原则的多中心模式超级集合BMA概率预报,针对研究区域提出了极端高温预警方案,这对防范高温天气有着重要意义。 展开更多
关键词 贝叶斯模型平均 TIGGE 地面日均气温 集合预报 概率预报
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中国环境规制政策工具的比较与选择——基于贝叶斯模型平均(BMA)方法的实证研究 被引量:141
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作者 王红梅 《中国人口·资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2016年第9期132-138,共7页
改革开放以来,中国政府逐步构建起了命令—控制型、市场激励型、公众参与型和自愿行动型"四维一体"的环境政策工具体系。针对不同政策类型工具的有效性,很多学者已经运用多种方法进行了大量研究,但大多数学者只关注其中某一... 改革开放以来,中国政府逐步构建起了命令—控制型、市场激励型、公众参与型和自愿行动型"四维一体"的环境政策工具体系。针对不同政策类型工具的有效性,很多学者已经运用多种方法进行了大量研究,但大多数学者只关注其中某一种工具的治理效果,同时考虑所有政策工具效果的文献并不多见。本文首次运用贝叶斯模型平均(BMA)方法实证分析了不同类型环境政策工具在当前中国环境治理体系下的相对贡献程度,实证结果表明:命令—控制型工具和市场激励型工具仍然是当前中国治理环境污染最为有效的政策工具,公众参与型工具和自愿行动型工具的有效性相对较差。基于此,本文的政策建议是:首先,中国政府不仅需要构建完善的环保法律法规体系,更需要加大环保执法投入,提升环保执法的主动性;其次,中国政府应该进一步完善市场激励型工具,建立更加弹性化的排污收费标准和更为严格的排污惩罚制度,推动排污权交易制度更广泛地实施;再次,积极推动社会公众参与环境保护,降低社会公众的参与成本,使得社会公众能更加便捷地参与环境治理;最后,积极鼓励非政府组织、企业发起自愿性环保项目,对于推动环保标准的提升和环保法律法规的逐步完善,加强居民、企业的环境保护意识具有重要意义。因此,全社会环境问题的治理是一个系统性工程,必须采取相应的措施,充分运用命令—控制、市场激励、公众参与、自愿行动等正式和非正式的环境治理措施,形成一个有机、有序的环境治理体系,才能提升所有环境规制政策工具的有效性,促进经济社会可持续发展。 展开更多
关键词 环境规制政策工具 贝叶斯模型平均 绩效评价 中国
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中国经济增长的决定因素分析——基于贝叶斯模型平均(BMA)方法的实证研究 被引量:5
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作者 王亮 刘金全 《统计与信息论坛》 CSSCI 2010年第9期3-7,共5页
采用贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging)方法,使用1990-2007年省际数据,对长期影响中国经济增长的诸多因素的有效性和稳健性进行了识别和检验。研究结论表明:高等教育发展阶段、工业化推进速度、对外开放程度、东部区位优势、消... 采用贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging)方法,使用1990-2007年省际数据,对长期影响中国经济增长的诸多因素的有效性和稳健性进行了识别和检验。研究结论表明:高等教育发展阶段、工业化推进速度、对外开放程度、东部区位优势、消费能力和对内开放水平等6个解释变量对中国经济增长具有长期、持续和稳健的影响,是中国经济增长的长期决定因素。城市规模、中部区位优势和初始经济条件等3个解释变量对经济增长也具有一定的解释能力。此外,从解释变量对经济增长边际影响的程度来看,工业化推进速度变量对经济增长的边际影响最强,其次是消费能力变量和对外开放程度变量。 展开更多
关键词 增长回归 模型不确定性 贝叶斯模型平均
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1990—2021年中国高血压肾病发病率和死亡率变化趋势分析及预测研究
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作者 张志东 金华 +4 位作者 胡继宏 蒋露 王莉 龙开冲 张荣华 《中国全科医学》 北大核心 2025年第18期2262-2269,共8页
背景 高血压肾病作为一种常见的慢性肾脏病,已成为导致终末期肾病的重要病因,分析和预测其流行现状能为慢性肾病的防控提供一定参考。目的 本研究旨在分析1990—2021年我国高血压肾病发病率和死亡率的时间变化趋势,为未来我国高血压肾... 背景 高血压肾病作为一种常见的慢性肾脏病,已成为导致终末期肾病的重要病因,分析和预测其流行现状能为慢性肾病的防控提供一定参考。目的 本研究旨在分析1990—2021年我国高血压肾病发病率和死亡率的时间变化趋势,为未来我国高血压肾病防控策略的制订提供理论依据。方法 利用2021年全球疾病负担(GBD2021)数据库获取我国高血压肾病发病率和死亡率数据,应用Joinpoint回归模型分析高血压肾病发病率和死亡率的平均年度变化百分比(AAPC)的变化趋势,使用年龄-时期-队列模型估计不同性别高血压肾病年龄、时期和队列效应,并采用贝叶斯年龄-时期-队列(BAPC)方法对我国2022—2032年不同性别高血压肾病标化发病率和死亡率做出预测。结果 经过年龄标准化后,男性和女性年龄标准化发病率(ASIR)在1990—1995年均略有下降,随后均呈现缓慢上升趋势;1990—2021年男性的年龄标准化死亡率(ASMR)由5.44/10万下降至4.72/10万,女性由3.86/10万下降至2.75/10万,女性的下降趋势相对更加明显。Joinpoint回归模型结果显示,经年龄标准化后,我国高血压肾病的ASIR整体呈上升趋势(男性、女性AAPC分别为0.43%、0.64%,P<0.05)。不同时期结果显示,我国男性高血压肾病ASIR 1990—1992年降速最快[年度变化百分比(APC)=-1.62%,P<0.05],2019—2021年增速最快(APC=1.30%,P<0.05)。我国女性高血压肾病ASIR 1990—1995年降速最快(APC=-1.31%,P<0.05)。经年龄标准化后,我国高血压肾病的ASMR整体呈下降趋势(男性AAPC=-0.51%,女性AAPC=-1.09%,P<0.05),女性下降趋势更加明显。不同时期分析结果显示,我国男性高血压肾病ASMR 2004—2007年降速最快(APC=-3.26%,P<0.05),1998—2004年增速最快(APC=1.30%,P<0.05)。我国女性高血压肾病ASMR 2004—2007年降速最快(APC=-4.47%,P<0.05)。年龄-时期-队列模型分析结果显示,在所有年龄组中,男性的高血压肾病ASIR和ASMR普遍高于女性,高血压肾病发病率和死亡率均随年龄增长呈上升趋势,年龄60~65岁后男性和女性ASIR增速均开始加快,年龄≥70岁后死亡率增速开始加快。我国男性和女性高血压肾病发病风险的时期效应呈现上升趋势,时期对女性高血压肾病发病风险的影响稍高于男性;1992—2021年我国男性和女性高血压肾病的死亡风险随时间推移而出现下降的趋势;我国男性和女性高血压肾病ASIR的队列效应总体呈现上升趋势,ASMR的队列效应总体呈现下降趋势。2022—2032年我国男性、女性高血压肾病的ASIR将会持续上升,ASMR将会持续下降。结论 1990—2021年我国高血压肾病ASIR总体呈上升趋势,ASMR呈下降趋势;发病和死亡风险均随年龄而增长,尤其在老年后增速明显。预测未来10年,ASIR将会持续上升,ASMR缓慢下降。提示应该关注男性和老年患者,有针对性地制订防控措施。 展开更多
关键词 高血压 高血压肾病 全球疾病负担 贝叶斯年龄-时期-队列模型 Joinpoint回归模型 平均年度变化百分比 年度变化百分比
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基于模型平均法的肝癌预后模型研究
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作者 罗一菠 贺娜娜 +1 位作者 何杰宇 余小金 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第3期369-377,381,共10页
目的探讨基于模型平均的预后模型的组合建模策略,为建立有效的临床预测模型的方法学选择提供支持。方法基于不同样本特征的模拟研究,比较经典Cox比例风险回归模型、频率学模型平均和贝叶斯模型平均法的预测性能和估计精度,探讨模型平均... 目的探讨基于模型平均的预后模型的组合建模策略,为建立有效的临床预测模型的方法学选择提供支持。方法基于不同样本特征的模拟研究,比较经典Cox比例风险回归模型、频率学模型平均和贝叶斯模型平均法的预测性能和估计精度,探讨模型平均法的适用性;将不同模型应用于SEER肝癌临床随访数据,探讨模型预测性能。结果模拟分析结果:贝叶斯模型平均法得到的C指数高于Cox回归和频率学模型平均;随着样本量增加,C指数的95%置信区间呈现变窄的趋势。对于效应量较大的变量,贝叶斯模型平均法得到的回归系数偏差最小,95%区间覆盖率最大。实例分析结果:Cox回归法、贝叶斯模型平均法及频率学模型平均法得到的验证集C指数分别为0.7845(95%CI:0.7613~0.8076)、0.7851(95%CI:0.7619~0.8083)和0.7845(95%CI:0.7613~0.8076)。结论贝叶斯模型平均法在样本较小,预测变量间存在相关关系时可提高预测预后能力。 展开更多
关键词 肝癌 预后预测模型 频率学模型平均 贝叶斯模型平均
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交通基础设施对雾霾污染的影响效应——基于BMA方法的检验 被引量:7
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作者 施震凯 《中国科技论坛》 CSSCI 北大核心 2018年第1期143-149,共7页
本文基于卫星监测的PM2.5浓度数据,采用贝叶斯模型平均方法,从新方法、新视角和新维度衡量了交通基础设施对雾霾污染的影响效应。实证结果显示,交通基础设施存量的增长能够有效降低雾霾污染程度,即便是在考虑了诸多其他因素时,这种影响... 本文基于卫星监测的PM2.5浓度数据,采用贝叶斯模型平均方法,从新方法、新视角和新维度衡量了交通基础设施对雾霾污染的影响效应。实证结果显示,交通基础设施存量的增长能够有效降低雾霾污染程度,即便是在考虑了诸多其他因素时,这种影响效应也能被显著地识别出来。在区分不同交通模式后,发现公路运输是雾霾污染的重要来源,但以铁路、轨道交通等为代表的公共交通基础设施则有效缓解了雾霾现象,这一结论在各地区间具有较高的一致性。 展开更多
关键词 交通基础设施 雾霾污染 贝叶斯模型平均
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BMA集合预报在淮河流域应用及参数规律初探 被引量:4
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作者 刘开磊 胡友兵 +1 位作者 汪跃军 王秀庆 《湖泊科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1520-1527,共8页
以淮河流域吴家渡水文站作为试验站点,采用基于贝叶斯平均法(BMA)的集合预报模型处理来源于马斯京根法、一维水动力学方法、BPNN(Back Propagation Neural Network)的预报流量序列,通过分析BMA的参数以及其预报结果,对各方法在淮河典型... 以淮河流域吴家渡水文站作为试验站点,采用基于贝叶斯平均法(BMA)的集合预报模型处理来源于马斯京根法、一维水动力学方法、BPNN(Back Propagation Neural Network)的预报流量序列,通过分析BMA的参数以及其预报结果,对各方法在淮河典型站点流量预报中的适用性进行验证与分析.经2003—2016年19场洪水模拟检验可知,BMA模型能够有效避免模型选择带来的洪水预报误差放大效应,可以提供高精度、鲁棒性强的洪水预报结果.通过进一步比较各模型统计最优的频率与BMA权重值之间的相关性,发现权重值不适用于对单场洪水预报精度评定,而适用于描述多场洪水预报中,模型为最优的统计频率;基于大量先验信息,提前获取BMA的权重等参数,将是指导模型选择、降低洪水预报不确定性、改进洪水预报技术的有效手段. 展开更多
关键词 集合预报 洪水预报 不确定性 权重 淮河流域 贝叶斯平均法
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基于校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测 被引量:5
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作者 刘慧鑫 沈晓东 +3 位作者 魏泽涛 刘友波 刘俊勇 白元宝 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1272-1285,I0003,共15页
随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在... 随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在工程应用中可信度偏低。针对上述问题,该文提出一种考虑校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测框架。内层框架为基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)的择优预测,首先分解原始电价序列,然后应用Lasso估计回归(lassoestimated autoregressive,LEAR)、长期和短期时间序列网络(long-term and short-term time-series networks,LSTNet)、卷积神经网络-长短记忆神经网络(convolutionalneuralnetworks-longshort termmemory,CNN-LSTM)、移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和核极限学习机(kernel extreme learning machines,KELM)模型预测子序列并选择最优预测算法。外层框架为基于贝叶斯模型平均(bayes modelaveraging,BMA)的校准窗口集成预测,针对每个不同校准窗口长度数据集下的预测分配权重并集成得到预测电价。最后,通过可解释方法沙普利加性解释模型(shapley additiveexplanations,SHAP)分析耦合市场特征如何影响预测电价。该文通过北欧电力市场数据集的算例分析证明了所提算法的优越性和校准窗口集成方案的有效性。 展开更多
关键词 校准窗口集成 耦合市场特征 双层预测框架 改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN) 贝叶斯模型平均(bma) 沙普利加性解释模型(SHAP)
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基于间接健康特征优化与多模型融合的锂电池SOH-RUL联合预测 被引量:5
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作者 蔡雨思 李泽文 +2 位作者 刘萍 夏向阳 王文 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期5883-5898,共16页
准确预测锂电池健康状态(SOH)与电池剩余使用寿命(RUL)对提高电池安全性能具有重要意义。而当前针对SOH和RUL的预测,存在着间接健康特征选取困难,以及使用数据驱动方法缺乏不确定性表达的问题。为此,该文提出一种基于间接健康特征优化... 准确预测锂电池健康状态(SOH)与电池剩余使用寿命(RUL)对提高电池安全性能具有重要意义。而当前针对SOH和RUL的预测,存在着间接健康特征选取困难,以及使用数据驱动方法缺乏不确定性表达的问题。为此,该文提出一种基于间接健康特征优化与多模型融合的锂电池SOH-RUL联合预测方法。首先从充电电压曲线中采集多个健康特征,并通过特征并行融合方法和注意力机制进行优化处理得到间接健康特征(IHF)。然后引入贝叶斯模型平均(BMA)方法来解决预测过程中的不确定性问题,将其与支持向量回归(SVR)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合,构建SVR-BMA融合模型和LSTM-BMA融合模型,并分别进行SOH和RUL预测;通过自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)方法从SOH预测阶段的容量预测结果中提取出RUL预测的输入特征,以实现SOH和RUL的联合预测。最后利用CALCE数据集进行性能测试,实验结果表明,所提方法能有效提高SOH和RUL预测的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 电池健康状态 剩余使用寿命 间接健康特征 贝叶斯模型平均 支持向量回归 长短期记忆神经网络
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基于贝叶斯模型平均的2003–2015年青海三江源地区地表蒸散发数据集
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作者 杨妍希 王军邦 +1 位作者 叶辉 张秀娟 《中国科学数据(中英文网络版)》 CSCD 2024年第2期261-271,共11页
蒸散发(Evapotranspiration,ET)是陆地水、碳和能量交换的重要组成部分。基于不同模型和不同遥感数据估算的ET,存在不同程度的不确定性。贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)提供了降低不确定性的一种途径。本研究采用中国三... 蒸散发(Evapotranspiration,ET)是陆地水、碳和能量交换的重要组成部分。基于不同模型和不同遥感数据估算的ET,存在不同程度的不确定性。贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)提供了降低不确定性的一种途径。本研究采用中国三江源地区水热通量观测数据,以ARTS、PT-JPL、MOD16和SSEBop遥感蒸散发产品为基础,进行了BMA集成研究,生成了三江源地区2003–2015年250 m空间分辨率的年均地表蒸散发数据集。通过验证各输入模型和BMA集成模型结果,发现基于BMA的ET与通量观测数据相关性达0.94,能够解释观测数据季节变化的89%,优于单个模型的性能。说明BMA模型集成能够整合不同模型内在优势,降低结果估算的不确定性,从而获得更可靠的估算结果。本数据集可为三江源区域水热变化研究和生态系统调节功能评估提供更精确的数据支持。 展开更多
关键词 蒸散发 中国三江源 贝叶斯模型平均bma 通量数据 遥感产品
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集合预报降雨信息在寸滩-三峡区间的精度评价和可利用性评估
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作者 杨兴豪 刘晓阳 +1 位作者 赵丽平 任明磊 《南水北调与水利科技(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期17-22,40,共7页
降雨数值预报在预防极端天气和其他气象事件方面具有重要作用。通过提供可靠的概率预报,可以更准确地描述预报结果的不确定性,为决策者提供科学依据,从而提高应用价值和经济价值。以寸滩-三峡区间为研究对象,根据TIGGE资料中的ECMWF和NC... 降雨数值预报在预防极端天气和其他气象事件方面具有重要作用。通过提供可靠的概率预报,可以更准确地描述预报结果的不确定性,为决策者提供科学依据,从而提高应用价值和经济价值。以寸滩-三峡区间为研究对象,根据TIGGE资料中的ECMWF和NCEP 2种模式,对2020-2022年(5-10月)逐日降水集合预报信息的精度进行评估。首先,采用Talagrand分布和Brier评分来评估不同预见期的集合预报能力;然后,采用贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)来修正集合预报;最后,对不同预见期的BMA修正值和实际降雨值之间的误差进行分析。结果显示:ECMWF和NCEP 2种模式的预报能力随预见期的增加逐渐下降,在不同预见期下,通过BMA修正后的降雨预报值具有更高的精度。 展开更多
关键词 集合预报 贝叶斯模型平均(bma) 降雨 预见期 精度评价
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自然资本对中国经济增长的深层影响及机制 被引量:2
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作者 郝枫 张圆 陆洲 《中国人口·资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期172-186,共15页
自然资本是经济增长的重要物质支撑,对可持续发展具有关键作用。该研究将多类经济增长理论的代理变量共同纳入扩展的MRW模型,利用BMA方法解决模型不确定性难题,明确区分可再生自然资本与不可再生自然资本,兼顾依赖度与丰裕度,基于省级... 自然资本是经济增长的重要物质支撑,对可持续发展具有关键作用。该研究将多类经济增长理论的代理变量共同纳入扩展的MRW模型,利用BMA方法解决模型不确定性难题,明确区分可再生自然资本与不可再生自然资本,兼顾依赖度与丰裕度,基于省级面板数据考察自然资本对中国经济增长的直接与深层影响,并借助CART算法开展多重机制分析。研究发现:①兼顾表层理论与深层理论构建模型,自然资本对中国经济增长具有深层影响,且影响方向因代理指标而异,其依赖度“诅咒”效应明显但丰裕度“祝福”效应突出,该全景视角可以调和已有文献对“资源诅咒”存在性的严重分歧。②两类自然资本的增长效应迥然不同,可再生自然资本的影响符合“资源中性”假说,不可再生自然资本依赖度的“诅咒”效应和丰裕度的“祝福”效应都很强烈,其对经济增长的整体效应取决于资源利用模式。③高物质资本积累机制下,自然资本依赖度对经济增长的“诅咒”效应消失,而其丰裕度对经济增长的“祝福”效应显著提升,城市化率和纬度分别从发展阶段和地理区位视角丰富并深化物质资本积累的调节机制。中国各地应立足自身资源禀赋与经济发展阶段,将自然资源租金用于国民财富再投资和资本组合优化,通过自然资源保护利用与投资补偿摆脱“资源诅咒”,走上经济发展与生态文明双赢的可持续发展之路。 展开更多
关键词 自然资本 经济增长 深层理论 贝叶斯模型平均 多重增长机制
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基于气候因子的川中柏木人工林直径分布预测模型
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作者 叶涛 臧颢 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期59-66,共8页
构建含气候因子的柏木人工林径级分布模型,分析林分直径分布的规律性及其对气候变化的响应,为气候变化下人工林经营决策提供科学依据。利用川中柏木人工林样地调查数据,应用极大似然法估计Weibull分布参数,采用贝叶斯模型平均法(BMA)构... 构建含气候因子的柏木人工林径级分布模型,分析林分直径分布的规律性及其对气候变化的响应,为气候变化下人工林经营决策提供科学依据。利用川中柏木人工林样地调查数据,应用极大似然法估计Weibull分布参数,采用贝叶斯模型平均法(BMA)构建柏木人工林径级分布模型,并以此模拟气候变化对直径分布的影响。结果表明,极大似然法均较好地估计柏木人工林的直径分布;基于BMA构建包含坡度、腐殖质层厚度、年龄、每公顷株数、林分断面积、最热月平均温和年降水量的径级分布模型,五折交叉验证得到的参数b的平均绝对偏差、决定系数和均方根误差分别为0.78、0.78、0.92,参数c分别为0.26、0.67、0.32,预测精度较好;随着最热月平均温和年降水量的增加,直径分布逐渐右移。采用BMA构建的径级分布模型具有较好的精度,且最热月平均温度和年降水量的增加会促进林分生长。 展开更多
关键词 贝叶斯模型平均法 气候变化 直径分布
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基于贝叶斯分层模型的甘肃省国道路面损坏状况指数分析
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作者 陈涛 曾铭 +1 位作者 余遥 胡潇潇 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期790-797,共8页
对甘肃省普通国道路面损坏状况指数(P_(CI))的自然衰减规律建立统计模型.考虑到甘肃省不同地区之间存在完全不同的气候环境的情况,根据降水量、日照时长等环境数据对不同路段进行聚类,基于年交通当量(整个年度内的交通当量)与P_(CI)数据... 对甘肃省普通国道路面损坏状况指数(P_(CI))的自然衰减规律建立统计模型.考虑到甘肃省不同地区之间存在完全不同的气候环境的情况,根据降水量、日照时长等环境数据对不同路段进行聚类,基于年交通当量(整个年度内的交通当量)与P_(CI)数据,利用吉布斯采样进行贝叶斯推断建立贝叶斯分层模型.结果表明,在不同的评价标准下,贝叶斯分层模型在测试集的整体表现优于非分层模型.年交通量对甘肃省不同气候区域国道路段的P_(CI)的影响没有区别;具有较大P_(CI)初始值的路段其P_(CI)值经历一年期衰减后倾向于增大,同时P_(CI)初始值对P_(CI)的衰减起到缓解作用.不同区域P_(CI)初始值的影响程度不相同,河西地区国道路段的P_(CI)初始值对缓解未来一年P_(CI)的衰减作用最大,其次为陇东南地区,最弱为兰州地区及陇东高纬度地区. 展开更多
关键词 路面状况指数 年交通当量 贝叶斯分层模型 吉布斯采样
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基于空间聚类和贝叶斯模型平均的重力坝分区安全监控模型
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作者 郭张军 陈容 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2024年第5期41-47,共7页
针对重力坝多测点的时空相似性和统计模型结构的不确定性,使用层次聚类方法对所有变形测点进行空间聚类,基于主成分分析提取各分区多测点综合位移,使用贝叶斯模型平均(BMA)建立了多测点综合位移的统计模型。以安康水电站重力坝垂线监测... 针对重力坝多测点的时空相似性和统计模型结构的不确定性,使用层次聚类方法对所有变形测点进行空间聚类,基于主成分分析提取各分区多测点综合位移,使用贝叶斯模型平均(BMA)建立了多测点综合位移的统计模型。以安康水电站重力坝垂线监测分区2为例,讨论了综合位移的复杂BMA模型与简约BMA模型的因子优选结果,并结合加权平均模型的定量分析给出了模型的优选因子。分析结果表明:库水位涨落对坝体位移的影响没有明显的滞后性;下游水位对坝体位移的影响非常小,建模过程中可以忽略相关因子;温度升降对安康水电站重力坝位移的影响有明显的滞后性,且基本需要维持15 d以上的高温或低温,坝体位移才会有明显变化。 展开更多
关键词 重力坝 变形 贝叶斯模型平均 空间聚类 主成分分析 安康水电站
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