近似贝叶斯计算结合马尔科夫链蒙特卡洛的概率潮流计算 被引量：9

1

作者 高锋阳 袁成 +2 位作者 李昭君 齐晓东 庄圣贤 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期265-272,共8页

风电等分布式电源的强随机性直接增强配电网的不确定性,提出一种近似贝叶斯计算结合马尔科夫链蒙特卡洛的方法求解概率潮流。根据近似贝叶斯计算考虑状态变量先验信息的概率思想,结合马尔科夫链蒙特卡洛得到计及随机性的状态变量模拟样... 风电等分布式电源的强随机性直接增强配电网的不确定性,提出一种近似贝叶斯计算结合马尔科夫链蒙特卡洛的方法求解概率潮流。根据近似贝叶斯计算考虑状态变量先验信息的概率思想,结合马尔科夫链蒙特卡洛得到计及随机性的状态变量模拟样本。再采用奇异值分解生成随机变量的观测样本,通过误差函数将系统的随机性刻画为模拟样本和观测样本的相似性。引入提议分布结合概率潮流模型实现统计特征值的计算和对比,再利用Jacobi行列式作为误差修正量更新样本值,使之最大程度接近真实后验分布。在IEEE 9、IEEE 33节点系统中的仿真结果表明,改进的近似贝叶斯计算较传统近似贝叶斯计算拟合精度更高,能有效降低状态变量后验概率求解难度,可用于高渗透率风电并网下系统分析与评估。 展开更多

关键词 风力发电 概率潮流 近似贝叶斯计算 马尔科夫链蒙特卡洛方法 奇异值分解

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基于马尔科夫键蒙特卡洛抽样的最大似然时差-频差联合估计算法 被引量：5

2

作者 赵拥军 赵勇胜 赵闯 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第11期2745-2752,共8页

该文针对无源定位中参考信号真实值未知的时差-频差联合估计问题,构建了一种新的时差-频差最大似然估计模型,并采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法求解似然函数的全局极大值,得到时差-频差联合估计。算法通过生成时差-频差样本,并统计样... 该文针对无源定位中参考信号真实值未知的时差-频差联合估计问题,构建了一种新的时差-频差最大似然估计模型,并采用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法求解似然函数的全局极大值,得到时差-频差联合估计。算法通过生成时差-频差样本,并统计样本均值得到估计值,克服了传统互模糊函数(CAF)算法只能得到时域和频域采样间隔整数倍估计值的问题,且不存在期望最大化(EM)等迭代算法的初值依赖和收敛问题。推导了时差-频差联合估计的克拉美罗界,并通过仿真实验表明,算法在不同信噪比条件下的估计精度优于CAF算法和EM算法,且计算复杂度较低。 展开更多

关键词 无源定位 时差 频差 联合估计 最大似然 马尔科夫链蒙特卡洛方法

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基于自适应MGM(1,n)-马尔科夫链模型的大坝变形预测 被引量：9

3

作者 张守平 樊科伟 《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期145-148,153,共5页

大坝的变形受到多种因素的影响,对于一些没有长期、连续、可靠监测数据的工程,采用传统的多变量灰色模型MGM(1,n)进行大坝变形预测时,往往随着预测时间的推移,预测精度降低。采用自适应MGM(1,n)模型,根据有限的监测资料,综合考虑各个变... 大坝的变形受到多种因素的影响,对于一些没有长期、连续、可靠监测数据的工程,采用传统的多变量灰色模型MGM(1,n)进行大坝变形预测时,往往随着预测时间的推移,预测精度降低。采用自适应MGM(1,n)模型,根据有限的监测资料,综合考虑各个变量之间的相互影响,通过置入最新信息取代最老的信息,来反映坝体变形过程中的随机因素或扰动对系统的影响。以此为基础,利用马尔科夫链确定位移时序的状态转移概率矩阵,通过对实测值、拟合值以及所处状态的分析,对大坝变形进行更高精度的预测。实例表明,和传统多变量灰色模型MGM(1,n)以及自适应MGM(1,n)模型相比,自适应MGM(1,n)-马尔科夫链模型(MGM-MC模型)具有更高的精度。 展开更多

关键词 大坝 变形 预测 灰色模型 马尔科夫链 自适应MGM-MC模型 自适应MGM(1 n)模型

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基于马尔科夫链的自适应DRX优化机制 被引量：1

4

作者 高岭 陈艳 +1 位作者 王海 魏泽玉 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期873-878,共6页

针对目前非连续接收(DRX)机制单一的周期配置难以适应4G网络环境下多业务并发的问题,提出了一种基于马尔科夫链的自适应DRX优化机制.首先,基于数据业务间的时间相关性建立马尔科夫链模型,预测后续时刻的数据业务类型;然后,根据预测结果... 针对目前非连续接收(DRX)机制单一的周期配置难以适应4G网络环境下多业务并发的问题,提出了一种基于马尔科夫链的自适应DRX优化机制.首先,基于数据业务间的时间相关性建立马尔科夫链模型,预测后续时刻的数据业务类型;然后,根据预测结果和物理下行控制信道(PDCCH)的监听状态来综合调整DRX周期时长.仿真结果表明,相比于固定周期的DRX机制,自适应DRX优化机制能够在不增加过多时延的条件下有效降低终端能耗,同时实现了4G网络环境下不同数据业务类型的自适应DRX参数配置. 展开更多

关键词 非连续接收机制 能耗优化 马尔科夫链 自适应

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船舶引航过程风险马尔科夫链模型动态仿真 被引量：10

5

作者 胡甚平 黄常海 +1 位作者 邓华 黄道正 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期1391-1398,共8页

为定量研究特定水域船舶引航过程风险演化规律,有效进行船舶进出港安全预控,本文通过对港区水域船舶引航作业工作流程分析,确立不同船舶引航作业任务的风险程度,提出船舶引航状态处于港内外锚地、航道和泊位前沿等水域之间的转移方程。... 为定量研究特定水域船舶引航过程风险演化规律,有效进行船舶进出港安全预控,本文通过对港区水域船舶引航作业工作流程分析,确立不同船舶引航作业任务的风险程度,提出船舶引航状态处于港内外锚地、航道和泊位前沿等水域之间的转移方程。计算结果表明:船舶引航状态的转移符合马氏稳态特性,经潮汐型波动后走向稳定;船舶航行状态转移的过程变量对港区水域总体船舶秩序影响明显。基于马尔科夫链蒙特卡洛方法的过程风险仿真模型适用于海上交通风险的模拟分析,可为船舶安全管理提供风险演化的基本规律。 展开更多

关键词 风险评估 风险仿真 船舶引航 马尔科夫链蒙特卡洛 船舶流量 港口交通 马尔科夫链 动态系统仿真

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纵横波联合叠前自适应MCMC反演方法 被引量：16

6

作者 张广智 潘新朋 +1 位作者 孙昌路 印兴耀 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期938-946,836-837,共9页

联合纵波(PP波)和转换波(PS波)地震资料进行AVO反演可降低解的非唯一性,提高反演的稳定性和AVO参数估算精度。文中提出了一种基于自适应马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)的纵横波叠前联合非线性反演方法,直接反演纵、横波速度及密度三个参数。... 联合纵波(PP波)和转换波(PS波)地震资料进行AVO反演可降低解的非唯一性,提高反演的稳定性和AVO参数估算精度。文中提出了一种基于自适应马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)的纵横波叠前联合非线性反演方法,直接反演纵、横波速度及密度三个参数。该方法基于精确Zoeppritz方程,在贝叶斯框架下引入测井约束先验信息,在反演过程中使用自适应MCMC方法对贝叶斯后验概率密度进行抽样,并通过对收敛于后验概率密度随机样本的统计分析,获取表征纵、横波速度及密度参数的后验概率密度信息。同时对其AVO三参数反演结果进行不确定分析,可用于储层流体检测与岩性识别的风险评估。实际井模型数据测试结果表明,基于精确Zoeppritz方程的自适应MCMC法纵横波叠前联合反演精度较高、稳定性较好、抗噪能力也较强,验证了方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 转换波 自适应马尔科夫链蒙特卡洛 非线性反演 精确 ZOEPPRITZ方程

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基于两阶段聚类和MCMC算法的风光出力序列建模方法

7

作者 郭红霞 邹桂林 +3 位作者 王子强 陈凌轩 马骞 陈亦平 《太阳能学报》 北大核心 2025年第1期491-502,共12页

针对风光出力的随机性建模问题,提出一种基于两阶段聚类和双层马尔科夫链模型的风光相关出力序列建模方法。首先采用两阶段聚类得到不同的风光典型日出力模式,第1阶段采用自组织映射聚类方法识别不同气象条件下的光伏出力类型;第2阶段... 针对风光出力的随机性建模问题,提出一种基于两阶段聚类和双层马尔科夫链模型的风光相关出力序列建模方法。首先采用两阶段聚类得到不同的风光典型日出力模式,第1阶段采用自组织映射聚类方法识别不同气象条件下的光伏出力类型;第2阶段采用近邻传播聚类方法对不同光伏出力类型对应的风电出力样本进行聚类。其次,建立双层马尔科夫链模型描述风光出力的相依变化,上层建立单变量马尔科夫链模型描述风光出力模式的日间转移,下层建立双变量马尔科夫链模型描述风光出力日内相邻时刻的状态转移。最后,采用MCMC模拟方法得到指定时间长度的风光出力序列。仿真算例表明,所提方法在各项评价指标上均优于传统MCMC方法及Copula模型,能生成更符合风光实际相关性的出力序列。 展开更多

关键词 时间序列 风电场 光伏电站 聚类分析 马尔科夫链蒙特卡洛方法 时空相关性

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结构可靠性分析高效自适应重要抽样方法 被引量：3

8

作者 戴鸿哲 赵威 王伟 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1133-1140,共8页

提出了一种基于自适应Metropolis算法和快速高斯变换技术的结构可靠性分析高效自适应重要抽样方法.该方法首先利用自适应Metropolis算法高效生成结构失效域样本,然后运用自适应宽核密度估计方法构造重要抽样密度函数,最后采用快速高斯... 提出了一种基于自适应Metropolis算法和快速高斯变换技术的结构可靠性分析高效自适应重要抽样方法.该方法首先利用自适应Metropolis算法高效生成结构失效域样本,然后运用自适应宽核密度估计方法构造重要抽样密度函数,最后采用快速高斯变换加速重要抽样过程中核函数的计算.与传统方法相比,自适应Metropolis算法能够在相同计算量下提供更多结构失效域信息从而改善计算精度,即为求得给定精度问题的解,可有效减少样本生成过程中的结构分析次数,提高方法的计算效率;快速高斯(Gauss)变换大幅降低核密度估计的计算复杂度从而大幅缩减重要抽样的计算耗时.通过数值算例可以看出该方法具有较高的计算精度和效率. 展开更多

关键词 结构可靠性 重要抽样 自适应马尔科夫链蒙特卡罗 快速高斯变换

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基于拉丁超立方抽样的改进型多链DRAM算法求解地下水污染反问题 被引量：3

9

作者 张双圣 强静 +2 位作者 刘汉湖 刘喜坤 孙韶华 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2020年第3期72-78,共7页

针对运用贝叶斯统计方法求解地下水污染反问题时,经典MCMC算法(Metropolis算法)求解结果受样本初始点影响且计算效率低的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法的改进型多链延迟拒绝自适应Metropolis算法(DRAM)。将贝叶斯统计方法与二... 针对运用贝叶斯统计方法求解地下水污染反问题时,经典MCMC算法(Metropolis算法)求解结果受样本初始点影响且计算效率低的问题,提出了一种基于拉丁超立方抽样方法的改进型多链延迟拒绝自适应Metropolis算法(DRAM)。将贝叶斯统计方法与二维水质对流-扩散方程相耦合,建立地下水污染源识别模型。构建一个污染物在地下水含水层中瞬时排放的算例,分别运用Metropolis算法、多链Metropolis算法以及改进型多链DRAM算法对污染源信息(污染源强度、排放位置(x,y)和排放时长)进行反求。算例研究表明,Metropolis算法受样本初始点影响,容易出现反演结果局部最优或者反演结果难以收敛的问题;多链Metropolis算法虽然显著提高了反演结果的准确性,但是反演效率相对低下;改进型多链DRAM在保证反演准确性的条件下,可显著提高反演效率(相对于多链Metropolis算法提高68%),实现反演结果准确性与效率的双提高。 展开更多

关键词 二维水质模型 贝叶斯-马尔科夫链蒙特卡洛法 拉丁超立方抽样 延迟拒绝自适应Metropolis算法 污染源识别

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带有时间约束的机载自组网自适应退避算法 被引量：1

10

作者 赵玮 郑博 +1 位作者 张衡阳 刘炜伦 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期158-164,共7页

针对传统媒质接入控制(MAC)层退避算法无法满足机载自组网中高优先级业务高可靠、低时延的QoS传输需求,以及重负载时算法性能下降严重的问题,提出一种带有时间约束的多优先级自适应退避算法。首先,针对不同优先级业务的QoS需求,建立相... 针对传统媒质接入控制(MAC)层退避算法无法满足机载自组网中高优先级业务高可靠、低时延的QoS传输需求,以及重负载时算法性能下降严重的问题,提出一种带有时间约束的多优先级自适应退避算法。首先,针对不同优先级业务的QoS需求,建立相应的时间约束机制和竞争窗口自适应调整机制,当网络处于重负载时,通过限制低优先级业务接入信道来保证高优先级业务的传输;其次采用三维马尔科夫链对多优先级自适应退避算法进行建模,求解不同网络负载时各优先级分组受时间约束条件下的退避状态转移概率,理论推导出网络吞吐量和平均MAC时延的数学表达式。仿真结果表明,该算法在重负载时能够有效保障高优先级业务低时延(<2ms)、高可靠(>99%)的QoS需求,相比增强型分布式信道接入访问和区分企业优先级的自适应退避算法,当网络负载大于9 000包/s时,吞吐量分别提升了33.4%和21.5%。 展开更多

关键词 机载自组网 时间约束 自适应 退避算法 马尔科夫链

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样本缺失情况下的雷达目标自适应检测

11

作者 邹鲲 来磊 +1 位作者 骆艳卜 李伟 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2020年第6期73-78,共6页

雷达信号自适应检测问题中,参考数据中部分样本丢失会导致常规检测器性能显著下降。在无先验信息条件下,采用期望最大算法获得杂波协方差矩阵的最大似然估计,得到基于期望最大算法的自适应匹配滤波器。利用探测环境的先验信息,在贝叶斯... 雷达信号自适应检测问题中,参考数据中部分样本丢失会导致常规检测器性能显著下降。在无先验信息条件下,采用期望最大算法获得杂波协方差矩阵的最大似然估计,得到基于期望最大算法的自适应匹配滤波器。利用探测环境的先验信息,在贝叶斯框架下,采用Gibbs抽样获得杂波协方差矩阵的后验均值估计,得到基于马尔科夫链蒙特卡洛自适应匹配滤波器。计算机仿真分析表明,这2种检测器可以在样本缺失情况下具有较好的检测性能。当杂波协方差矩阵先验信息较少时,EM-AMF与MCMC-AMF检测性能相当;当有先验信息可供利用时,MCMC-AMF的检测性能可以得到进一步提升。 展开更多

关键词 自适应检测 数据缺失 期望最大算法 马尔科夫链蒙特卡洛方法 GIBBS抽样

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基于联合感知的VANET的自适应资源分配

12

作者 董恒 宋荣方 孟庆民 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 2011年第4期51-56,共6页

提出了一种在车辆ad-hoc网络中进行自适应资源分配的新方法。基于交通流量模型,对于不同的交通状态下的分配策略和性能进行了分析。采用M arkov链建立了道路的统计模型,并得到了平均分配容量和拒绝概率。这种方法的主要特点是利用对于... 提出了一种在车辆ad-hoc网络中进行自适应资源分配的新方法。基于交通流量模型,对于不同的交通状态下的分配策略和性能进行了分析。采用M arkov链建立了道路的统计模型,并得到了平均分配容量和拒绝概率。这种方法的主要特点是利用对于相邻小区的联合感知结果来进行预测,从而得到了比均匀分配更好的性能。仿真结果证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 车辆ad-hoc网络 马尔科夫链 自适应分配 线性预测

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基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法

13

作者 戴邵武 王克红 戴洪德 《海军航空工程学院学报》 2015年第1期1-6,共6页

针对基于Kalman滤波的PSO算法在设计与应用过程中存在的不足,提出了基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立粒子群系统状态方程;采用粒子的速度和位置作为观测量,构建观测方程;引入记忆衰减因子动态调... 针对基于Kalman滤波的PSO算法在设计与应用过程中存在的不足,提出了基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立粒子群系统状态方程;采用粒子的速度和位置作为观测量,构建观测方程;引入记忆衰减因子动态调整Kalman滤波模型参数及噪声方差阵,降低模型误差,提高粒子的位置估计精度。仿真实验表明:改进的PSO算法无论在优化精度、收敛速度,还是在稳定性方面都有很大的改进和提高,这就有效避免了粒子的"早熟"收敛问题;尤其在处理复杂多峰问题上,改进算法表现出很明显的优越性。 展开更多

关键词 粒子群优化 马尔科夫链 自适应卡尔曼滤波 基准函数

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冷链温度在线计量的不确定度动态评定 被引量：1

14

作者 周易明 程银宝 +3 位作者 郑重 江文松 李亚茹 张佳璇 《现代电子技术》 2023年第24期99-104,共6页

温度测量过程具有时变性、随机性以及自相关性的特点,传统的不确定度评定方法并不适用。针对冷链温度在线计量的不确定度动态评定这一难点,提出一种结合马尔科夫链蒙特卡洛的数据融合贝叶斯估计方法。按历史数据设定先验分布,对当前样... 温度测量过程具有时变性、随机性以及自相关性的特点,传统的不确定度评定方法并不适用。针对冷链温度在线计量的不确定度动态评定这一难点,提出一种结合马尔科夫链蒙特卡洛的数据融合贝叶斯估计方法。按历史数据设定先验分布,对当前样本数据应用最大似然估计方法获得似然函数,以先验分布和似然函数的联合概率密度函数为状态转移函数构造马氏链,并使用Metropolis-Hastings算法进行抽样,以抽样后的结果作为该次评定结果及下次评定的先验信息,实现信息的继承与更新。分别使用GUM法、传统贝叶斯不确定度评定方法和所提方法对冷库工况下温度测量数据进行评价。结果表明所提方法较传统贝叶斯方法改善了41.67%,且精准度更高、稳定性更好,有助于提高测量结果价值和实现动态不确定度评定。 展开更多

关键词 冷链温度 在线计量 不确定度 温度测量 马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC) 数据融合 贝叶斯估计

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基于自适应控制算法的超声仿生眼设计

15

作者 宋茜茜 吕科 《科学技术创新》 2019年第13期49-50,共2页

为了解决手腕部等局部人体组织的病理诊断,本文提出一种基于马尔科夫链的自适应电机控制算法,设计超声仿生眼,可以解决社区医院对局部超声诊断的需求,现实的适用性强,且性价比较高,具有一定的推广价值。

关键词 马尔科夫链 自适应 超声仿生眼

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基于爬坡方向状态划分的MCMC风电功率序列建模方法 被引量：1

16

作者 崔黎丽 周云海 +2 位作者 石基辰 高怡欣 燕良坤 《现代电子技术》 北大核心 2024年第8期113-120,共8页

由于电网弃风或者灵活性资源不足往往发生在风电大量发电时,故提高风电时间序列模型对大出力状态的建模-抽样精度,有助于后续的电网灵活性资源相关研究。在传统马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)法和持续与波动蒙特卡罗(PV-MC)法基础上,提出一... 由于电网弃风或者灵活性资源不足往往发生在风电大量发电时,故提高风电时间序列模型对大出力状态的建模-抽样精度,有助于后续的电网灵活性资源相关研究。在传统马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)法和持续与波动蒙特卡罗(PV-MC)法基础上,提出一种考虑爬坡方向状态划分的改进方法,以更准确地描述风电出力连续爬坡至大出力状态的过程。该方法以累积分布概率而不是以功率大小均匀划分状态区间,使各个状态区间的样本分布更均匀,提高了风电时间序列模型对大出力状态的建模-抽样精度。通过算例比较所提方法、MCMC法及PV-MC法生成风电功率序列与历史数据的分布特性和统计特性指标,结果表明,所提方法的拟合度较好,且能够有效解决MCMC法和PV-MC法高出力、样本偏少的问题。 展开更多

关键词 风力发电 风电功率时间序列 马尔科夫链蒙特卡洛法 持续与波动蒙特卡洛(PV-MC)法 爬坡方向 状态划分 累积分布概率

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多孔介质中多环芳烃与细菌共运移数值模拟

17

作者 王瑾彤 曾献奎 吴吉春 《南水北调与水利科技（中英文）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期122-130,共9页

地下水中微生物等胶体对多环芳烃的运移具有促进作用,为进行多环芳烃污染的精准、高效修复,需要建立准确、可靠的多环芳烃与细菌胶体共运移数值模拟模型。研究基于室内砂柱荧蒽运移系列实验,采用Hydrus中Colloid-Facilitated Solute Tra... 地下水中微生物等胶体对多环芳烃的运移具有促进作用,为进行多环芳烃污染的精准、高效修复,需要建立准确、可靠的多环芳烃与细菌胶体共运移数值模拟模型。研究基于室内砂柱荧蒽运移系列实验,采用Hydrus中Colloid-Facilitated Solute Transport(C-Ride)模块构建荧蒽与细菌FA1共运移数值模型,并采用马尔科夫链蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)进行模型参数不确定性分析,定量刻画荧蒽在水动力和微生物胶体作用下的运移过程。结果表明:基于Hydrus C-Ride模块和MCMC参数不确定性分析,能够准确地刻画荧蒽和细菌FA1的共运移过程;细菌FA1促进了荧蒽在多孔介质中的迁移速度,且导致荧蒽在多孔介质中运移回收率的增加,即由55.06%提升至76.16%,其中吸附至可移动胶体迁移和随水流迁移贡献的回收率分别为41.46%、34.69%。研究成果对于指导地下水污染微生物修复方案的优化设计具有重要的理论和现实意义。 展开更多

关键词 细菌胶体 荧蒽 共运移 数值模拟 马尔科夫链蒙特卡洛方法

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基于失效概率的涡轮后机匣全局灵敏度分析

18

作者 邸昊源 李洪双 《航空工程进展》 CSCD 2024年第1期79-88,96,共11页

涡轮后机匣作为航空发动机安全的关键部件,具有工况复杂、不确定性因素多的缺点。为了探究输入随机变量的不确定性对涡轮后机匣结构失效概率的影响,建立参数化有限元模型进行确定性分析。考虑材料性能、几何参数及外部载荷的不确定性,... 涡轮后机匣作为航空发动机安全的关键部件,具有工况复杂、不确定性因素多的缺点。为了探究输入随机变量的不确定性对涡轮后机匣结构失效概率的影响,建立参数化有限元模型进行确定性分析。考虑材料性能、几何参数及外部载荷的不确定性,对涡轮后机匣两种典型失效模式建立极限状态函数;通过构造自适应Kriging代理模型并结合重要抽样方法评估涡轮后机匣结构失效概率,利用基于失效概率的全局灵敏度方法对涡轮后机匣结构可靠度的不确定性来源进行分析,对各输入随机变量重要性进行排序,构建一种涡轮后机匣全局灵敏度分析框架。结果表明:涡轮后机匣在两种失效模式以及系统失效模式下,发动机推力以及线性膨胀系数对结构失效概率影响最为显著,应对其重点考虑;内外机匣长度以及材料弹性模量对涡轮后机匣结构失效概率影响较小,可对其适当忽略。 展开更多

关键词 涡轮后机匣 全局灵敏度分析 自适应Kriging 重要抽样 马尔科夫链

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基于探地雷达数据的地层模型快速反演技术

19

作者 王鹏 张磊 +2 位作者 左鹏 刘新娜 安杰飞 《电子设计工程》 2024年第23期136-139,144,共5页

为提高探地雷达目标检测的准确率,文中基于探地雷达数据与主特征提取技术提出了一种地层模型快速反演方法。通过将马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法改进,降低了反演探地雷达数据的计算量,提高了反演准确率。将残差块和置换注意力模型融入至... 为提高探地雷达目标检测的准确率,文中基于探地雷达数据与主特征提取技术提出了一种地层模型快速反演方法。通过将马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法改进,降低了反演探地雷达数据的计算量,提高了反演准确率。将残差块和置换注意力模型融入至MCMC算法中,由此提升了模型的去噪能力和分类判别器生成精细图像细节的能力。经过对照试验,所提出的快速反演模型在特征提取去噪方面的平均指标分别提高了0.032和0.011,而在反演能力方面的指标则分别提高了0.019、0.014和0.003 5,证明了该模型能够快速、准确地反演出地下目标的轮廓和位置。 展开更多

关键词 探地雷达 主特征提取 快速反演技术 马尔科夫链蒙特卡洛 置换注意力模型

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基于机器学习的页岩气产能非确定性预测方法研究 被引量：22

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作者 马文礼 李治平 +2 位作者 孙玉平 张静平 邓思哲 《特种油气藏》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期101-105,共5页

针对页岩气确定性产能预测方法误差较大的问题,综合最大信息系数相关性分析方法、混合支持向量机技术及"蒙特卡洛-马尔科夫链"模拟,提出一种基于机器学习的页岩气产能非确定性预测方法。运用该方法,可根据已投产页岩气井的地... 针对页岩气确定性产能预测方法误差较大的问题,综合最大信息系数相关性分析方法、混合支持向量机技术及"蒙特卡洛-马尔科夫链"模拟,提出一种基于机器学习的页岩气产能非确定性预测方法。运用该方法,可根据已投产页岩气井的地质及工程数据,对拟钻页岩气井未来的产能进行非确定性预测。24口页岩气井算例分析结果表明:利用该方法进行产能非确定性预测的准确率为70. 8%,且预测结果为"大概率事件"的井占54. 2%,说明该方法有较高的预测精度且预测结果满足概率统计规律。研究成果对国内外页岩气开发方案的优化有重要意义。 展开更多

关键词 产能预测 非确定性 页岩气 混合支持向量机 蒙特卡洛-马尔科夫链 机器学习

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