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贝叶斯动态线性模型的组合预测被引量：1: 1; 作者蒋金凤刘福升张孝令《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2002年第3期16-17,24,共3页; 组合预测就是将随机变量或向量的点预测进行组合 ,这些预测是根据几个模型所给出的。一般的方法是求这些点预测的算术平均值。本文给出的是根据模型的预测精度确定权的贝叶斯动态线性模型的组合预测。; 关键词贝叶斯动态线性模型组合预测预测精度随机变量点预测贝叶斯预测算术平均值; 在线阅读下载PDF 职称材料

贝叶斯动态线性模型的一种实用处理方法被引量：1: 2; 作者高理峰刘福升《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2000年第4期8-9,13,共3页; 推广了Le Cam的一个定理，并将其应用到一般的贝叶斯动态线性模型和矩阵动态线性模型。作为结果，得到了它们的实用递推模型。在该模型中，给出了一种简洁的预测方法。; 关键词贝叶斯动态线性模型预测分布应用后验分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于贝叶斯动态线性模型误差补偿的短期风功率预测被引量：2: 3; 作者张澜张勇《信息技术与信息化》 2022年第9期96-99,共4页; 为了提高短期风功率预测精度,提出了一种基于贝叶斯动态线性模型误差补偿的方法去实现预测精度的提升。首先采用较为常用的RBF神经网络作为初始预测模型,然后统计分析预测误差找出其分布特性,再根据其误差分布特性建立贝叶斯动态线性模... 展开更多; 关键词短期预测误差补偿 RBF神经网络贝叶斯动态线性模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

非线性贝叶斯动态模型的一种处理方法: 4; 作者王建新刘福升《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2004年第2期96-97,共2页; 对一类非线性贝叶斯动态模型进行了处理。用筛选算法进行抽样,利用得到的样本进行各种推断和预测。; 关键词非线性贝叶斯动态模型筛选算法 MONTE Carlo算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于健康监测数据和贝叶斯网络的结构失效概率评估: 5; 作者马帜罗尧治 +3 位作者葛慧斌万华平傅文炜沈雁彬《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1551-1561,共11页; 基于健康监测数据和贝叶斯网络(BN),提出结构体系失效概率的实时评估方法,用于结构整体安全状态的动态评价.根据结构响应监测数据建立贝叶斯动态线性模型(BDLM),估计结构荷载效应的概率分布,同时结合结构抗力分布,计算构件的时变可靠指... 展开更多; 关键词结构健康监测贝叶斯网络结构失效概率评估贝叶斯动态线性模型时变可靠指标; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多个BDLM的桥梁结构可靠度实时预测被引量：7: 6; 作者樊学平吕大刚《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期70-75,共6页; 基于桥梁的极值应力监测信息,采用贝叶斯动态线性模型(BDLM),建立了监测应力的贝叶斯动态线性组合预测模型;采用该模型对结构的可靠指标进行实时预测,并通过工程实例进行了极值应力的组合预测和单个预测的精度分析.结果表明:所建立的组... 展开更多; 关键词桥梁结构可靠度极值应力贝叶斯动态线性模型组合预测预测精度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BDNM的桥梁结构可靠度预测被引量：6: 7; 作者樊学平吕大刚《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期1-5,共5页; 为了结合监测极值应力和应力参数(平均值)的先验模型来对桥梁可靠度进行预测,认为极值应力随时间变化的动态测量为一个时间序列,并考虑到贝叶斯动态线性模型(BDLM)的局限性,引入贝叶斯动态非线性模型(BDNM)对时变极值应力进行预测.运用B... 展开更多; 关键词桥梁健康监测应力贝叶斯动态非线性模型贝叶斯动态线性模型可靠度预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于监测信息和BDLM的桥梁结构可靠度预测被引量：4: 8; 作者樊学平吕大刚《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第6期1141-1143,1202,共4页; 结合桥梁结构的健康监测信息(应力极值信息),引进了贝叶斯动态线性模型(BDLM)以及模型的监控机制,建立了应力极值的贝叶斯动态线性预测模型;基于建立的贝叶斯动态线性预测模型和计算可靠度的一次二阶矩(FOSM)方法,对桥梁结构的可靠度进... 展开更多; 关键词应力极值贝叶斯动态线性模型一次二阶矩方法结构可靠度; 在线阅读下载PDF 职称材料

BDLM中参数Wt的E.W.R.确定方法: 9; 作者富元斋陈晓强周长银《山东矿业学院学报》 CAS 1999年第1期88-89,101,共3页; 利用指数加权回归（Ｅ．Ｗ．Ｒ．）给出一种确定贝叶斯动态线性模型（ＢＤＬＭ）参数Ｗｔ的方法。; 关键词指数加权回归贝叶斯动态线性模型状态误差方差; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名贝叶斯动态线性模型的组合预测被引量：1: 1; 作者蒋金凤刘福升张孝令; 机构青岛大学师范学院数学系山东科技大学信息科学与工程学院; 出处《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2002年第3期16-17,24,共3页; 文摘组合预测就是将随机变量或向量的点预测进行组合 ,这些预测是根据几个模型所给出的。一般的方法是求这些点预测的算术平均值。本文给出的是根据模型的预测精度确定权的贝叶斯动态线性模型的组合预测。; 关键词贝叶斯动态线性模型组合预测预测精度随机变量点预测贝叶斯预测算术平均值; Keywords Bayesian dynamic linear model combinatorial forecast forecast precision.; 分类号 O212.8 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名贝叶斯动态线性模型的一种实用处理方法被引量：1: 2; 作者高理峰刘福升; 机构山东科技大学信息科学与工程学院; 出处《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2000年第4期8-9,13,共3页; 文摘推广了Le Cam的一个定理，并将其应用到一般的贝叶斯动态线性模型和矩阵动态线性模型。作为结果，得到了它们的实用递推模型。在该模型中，给出了一种简洁的预测方法。; 关键词贝叶斯动态线性模型预测分布应用后验分布; Keywords bayesian dynamic linear model forecasting distribu tion practical posterior distribution; 分类号 O211.67 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于贝叶斯动态线性模型误差补偿的短期风功率预测被引量：2: 3; 作者张澜张勇; 机构内蒙古科技大学; 出处《信息技术与信息化》 2022年第9期96-99,共4页; 基金内蒙古自然科学基金项目(2019BS06004,2020LH06006)。; 文摘为了提高短期风功率预测精度,提出了一种基于贝叶斯动态线性模型误差补偿的方法去实现预测精度的提升。首先采用较为常用的RBF神经网络作为初始预测模型,然后统计分析预测误差找出其分布特性,再根据其误差分布特性建立贝叶斯动态线性模型继而对误差数据进行预测,最后由贝叶斯动态线性模型预测结果对原神经网络输出进行补偿从而达到预测精度提高的目的。实验结果表明该方法能较好地提高风功率预测精度,具有较好的普适性。; 关键词短期预测误差补偿 RBF神经网络贝叶斯动态线性模型; 分类号 TM614 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名非线性贝叶斯动态模型的一种处理方法: 4; 作者王建新刘福升; 机构青岛科技大学数理系山东科技大学信息科学与工程学院; 出处《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2004年第2期96-97,共2页; 文摘对一类非线性贝叶斯动态模型进行了处理。用筛选算法进行抽样,利用得到的样本进行各种推断和预测。; 关键词非线性贝叶斯动态模型筛选算法 MONTE Carlo算法; Keywords nonlinear bayesian dynamic models rejection/acceptance algorithm Monte Carlo algorithm; 分类号 O211.67 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于健康监测数据和贝叶斯网络的结构失效概率评估: 5; 作者马帜罗尧治葛慧斌万华平傅文炜沈雁彬; 机构浙大城市学院土木工程系浙大城市学院浙大城市学院城市基础设施智能化浙江省工程研究中心浙江大学空间结构研究中心苏州科技大学土木工程学院; 出处《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1551-1561,共11页; 基金浙江省自然科学基金资助项目(LQ22E080013) 浙江省空间结构重点实验室资助项目(202107) 浙江省重点研发计划资助项目(2021C03154)。; 文摘基于健康监测数据和贝叶斯网络(BN),提出结构体系失效概率的实时评估方法,用于结构整体安全状态的动态评价.根据结构响应监测数据建立贝叶斯动态线性模型(BDLM),估计结构荷载效应的概率分布,同时结合结构抗力分布,计算构件的时变可靠指标;根据结构主要失效模式构建贝叶斯网络,以描述构件失效与结构整体失效间的依赖关系;通过贝叶斯网络的概率递推从构件可靠指标求得结构体系失效概率,实现结构整体安全状态的量化评估.利用三杆桁架模型的数值模拟数据和某单层网壳结构静力破坏试验过程的实测数据对该方法进行验证.结果表明,所提出的结构失效概率评估方法较好地量化了结构的安全状态,并成功预警了结构体系的破坏.; 关键词结构健康监测贝叶斯网络结构失效概率评估贝叶斯动态线性模型时变可靠指标; Keywords structural health monitoring Bayesian network structural failure probability assessment Bayesian dynamic linear model time-varying reliability index; 分类号 TU391 [建筑科学—结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多个BDLM的桥梁结构可靠度实时预测被引量：7: 6; 作者樊学平吕大刚; 机构哈尔滨工业大学土木工程学院; 出处《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期70-75,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(50978080 50678057); 文摘基于桥梁的极值应力监测信息,采用贝叶斯动态线性模型(BDLM),建立了监测应力的贝叶斯动态线性组合预测模型;采用该模型对结构的可靠指标进行实时预测,并通过工程实例进行了极值应力的组合预测和单个预测的精度分析.结果表明:所建立的组合预测模型的一步预测值与单个预测模型、取平均值的点预测模型的都很接近,但组合预测模型具有较高的预测精度;相对于确定性的监测极值应力的可靠指标而言,组合预测模型考虑了监测应力的随机性和不确定性,所得的可靠度较小,可以更好地对结构的安全状态进行评定.; 关键词桥梁结构可靠度极值应力贝叶斯动态线性模型组合预测预测精度; Keywords bridge structure reliability extreme stress Bayesian dynamic linear model combinational forecast forecasting precision; 分类号 TU392.4 [建筑科学—结构工程] U441.5 [建筑科学—桥梁与隧道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BDNM的桥梁结构可靠度预测被引量：6: 7; 作者樊学平吕大刚; 机构哈尔滨工业大学土木工程学院; 出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期1-5,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(50678057); 文摘为了结合监测极值应力和应力参数(平均值)的先验模型来对桥梁可靠度进行预测,认为极值应力随时间变化的动态测量为一个时间序列,并考虑到贝叶斯动态线性模型(BDLM)的局限性,引入贝叶斯动态非线性模型(BDNM)对时变极值应力进行预测.运用BDNM建立了极值应力的状态方程和监测方程,通过泰勒级数展开技术,将其近似转化为贝叶斯动态线性模型(BDLM),并通过贝叶斯因子来对应力信息进行监控,然后结合应力参数的先验信息,对极值应力的状态参数进行贝叶斯后验概率推断,建立动态模型对极值应力变化趋势进行预测.基于监测信息,考虑到变量估计主观认识的不确定性,引入折扣因子来确定状态误差方差.最后利用建立的BDNM和一次二阶矩(FOSM)可靠度方法,对结构可靠度进行预测,并通过实例验证了所建模型的合理性和适用性.; 关键词桥梁健康监测应力贝叶斯动态非线性模型贝叶斯动态线性模型可靠度预测; Keywords bridge structural health monitoring stress BDNM BDLM reliability prediction; 分类号 TU391 [建筑科学—结构工程] TU392.5 [建筑科学—结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于监测信息和BDLM的桥梁结构可靠度预测被引量：4: 8; 作者樊学平吕大刚; 机构哈尔滨工业大学土木工程学院; 出处《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第6期1141-1143,1202,共4页; 基金国家自然科学基金项目(51178150); 文摘结合桥梁结构的健康监测信息(应力极值信息),引进了贝叶斯动态线性模型(BDLM)以及模型的监控机制,建立了应力极值的贝叶斯动态线性预测模型;基于建立的贝叶斯动态线性预测模型和计算可靠度的一次二阶矩(FOSM)方法,对桥梁结构的可靠度进行了预测;通过实例验证了所建模型的合理性。; 关键词应力极值贝叶斯动态线性模型一次二阶矩方法结构可靠度; Keywords extreme stress value Bayesian dynamic linear model(BDLM) first order second moment method structural reliability; 分类号 U441 [建筑科学—桥梁与隧道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名BDLM中参数Wt的E.W.R.确定方法: 9; 作者富元斋陈晓强周长银; 机构山东矿业学院济南校区经济系; 出处《山东矿业学院学报》 CAS 1999年第1期88-89,101,共3页; 文摘利用指数加权回归（Ｅ．Ｗ．Ｒ．）给出一种确定贝叶斯动态线性模型（ＢＤＬＭ）参数Ｗｔ的方法。; 关键词指数加权回归贝叶斯动态线性模型状态误差方差; Keywords exponential-weighted regression Bayesian dynamic linear model State error variance; 分类号 O211.67 [理学—概率论与数理统计] O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	贝叶斯动态线性模型的组合预测	蒋金凤刘福升张孝令	《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS	2002	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	贝叶斯动态线性模型的一种实用处理方法	高理峰刘福升	《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS	2000	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于贝叶斯动态线性模型误差补偿的短期风功率预测	张澜张勇	《信息技术与信息化》	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	非线性贝叶斯动态模型的一种处理方法	王建新刘福升	《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS	2004	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于健康监测数据和贝叶斯网络的结构失效概率评估	马帜罗尧治葛慧斌万华平傅文炜沈雁彬	《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于多个BDLM的桥梁结构可靠度实时预测	樊学平吕大刚	《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	7	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于BDNM的桥梁结构可靠度预测	樊学平吕大刚	《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	6	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于监测信息和BDLM的桥梁结构可靠度预测	樊学平吕大刚	《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2013	4	在线阅读下载PDF 职称材料
9	BDLM中参数Wt的E.W.R.确定方法	富元斋陈晓强周长银	《山东矿业学院学报》 CAS	1999	0	在线阅读下载PDF 职称材料