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基于贝叶斯理论与Vine Copula的化工过程异常事件数的预测
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作者 吕成 张子扬 +1 位作者 任翔 李绍军 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期144-150,共7页
针对化工过程风险,提出了一种化工过程异常事件数的预测方法。化工生产过程中由于受到干扰,时常发生异常事件。异常事件如果得不到有效控制将引发生产事故,其发生次数越高表明发生生产事故的概率越大,因此,准确预测化工过程异常事件数... 针对化工过程风险,提出了一种化工过程异常事件数的预测方法。化工生产过程中由于受到干扰,时常发生异常事件。异常事件如果得不到有效控制将引发生产事故,其发生次数越高表明发生生产事故的概率越大,因此,准确预测化工过程异常事件数有助于提高化工过程的风险管理水平。基于操作班组,采用贝叶斯理论与Vine Copula建立了动态预测模型,实现对化工过程一个轮班内异常事件数的预测。 展开更多
关键词 风险管理 异常事件 操作班组 贝叶斯理论 VINE COPULA
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