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基于贝叶斯Logit模型的死亡事故发生概率分析 被引量:3
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作者 魏福禄 蔡正干 +3 位作者 闫仲荣 李平凡 郭永青 陈龙 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第4期1054-1062,共9页
为了进一步提高交通安全水平,揭示死亡交通事故发生概率的主要影响因素,通过对2013—2018年淄博市境内伤亡交通事故数据的统计描述与深度解析,采用Logit回归的方法对交通事故死亡发生概率及其影响因素进行分析和描述,建立了贝叶斯Logit... 为了进一步提高交通安全水平,揭示死亡交通事故发生概率的主要影响因素,通过对2013—2018年淄博市境内伤亡交通事故数据的统计描述与深度解析,采用Logit回归的方法对交通事故死亡发生概率及其影响因素进行分析和描述,建立了贝叶斯Logit事故分析模型;利用极大似然法对模型初始参数进行估计,并基于吉布斯采样的蒙特卡洛马尔科夫链算法对模型参数后验分布进行迭代计算和标定;根据接收者操作特性曲线对模型拟合优度进行评价。研究结果表明:①凌晨时段(0:00-7:00)发生死亡事故的概率最高,早高峰时段(7:00-10:00)发生死亡事故的概率是凌晨时段的0.83倍;②发生严重的交通事故时,单方事故出现人员死亡的概率是多方事故的2.08倍;③雨天出现死亡交通事故的概率是晴天的1.12倍,雪天发生死亡交通事故的概率是晴天的0.34倍,并且死亡事故的发生概率随着能见度的降低而升高。 展开更多
关键词 交通安全 事故风险 贝叶斯logit模型 死亡事故 蒙特卡洛马尔科夫链
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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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基于集成学习模型与贝叶斯优化算法的成矿预测
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作者 孔春芳 田倩 +3 位作者 刘健 蔡国荣 赵杰 徐凯 《地学前缘》 北大核心 2025年第4期122-139,共18页
全球进入隐伏矿体勘查时代,急需新的找矿预测方法。利用集成学习进行的数据驱动的成矿预测模型正在成为深部隐伏矿产勘探的有力工具。然而,基于集成学习的成矿预测模型面临着一些普遍的问题,特别是模型的参数调优。模型的参数调优是一... 全球进入隐伏矿体勘查时代,急需新的找矿预测方法。利用集成学习进行的数据驱动的成矿预测模型正在成为深部隐伏矿产勘探的有力工具。然而,基于集成学习的成矿预测模型面临着一些普遍的问题,特别是模型的参数调优。模型的参数调优是一个非常耗时的过程,需要繁琐的计算和足够的专家经验。本文提出了一种基于多源地学知识与贝叶斯优化算法的集成学习模型来解决上述问题。具体来说,首先,基于多源地学知识,构建锰矿成矿预测数据库;其次,基于自适应提升模型(Adaptive Boosting,AdaBoost)和随机森林(Random Forest,RF)模型,建立黔东北锰矿成矿预测模型;然后,采用贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization,BO),通过5倍交叉验证的辅助,寻找BO-AdaBoost和BO-RF模型最合适的超参数组合;最后,利用精度、准确率、召回率、F_(1)分数、kappa系数、AUC值等参数及已有成果检测模型的性能。实验结果发现,BO-AdaBoost和BO-RF模型的AUC值都得到了显著的提高,表明BO是一个强大的优化工具,优化结果为集成学习模型的超参数设置提供了参考。同时,实验结果也表明:BO-AdaBoost模型(92.8%)比BO-RF模型(89.9%)具有更高的预测精度和地质泛化能力,在成矿预测方面具有巨大潜力。基于BO-AdaBoost模型的预测图为黔东北隐伏锰矿矿床的勘探提供了重要线索,并可以指导未来的矿产勘探与开发。 展开更多
关键词 集成学习 自适应提升模型 随机森林 贝叶斯优化算法 隐伏锰矿 成矿预测
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基于贝叶斯剩余产量模型的东海剑尖枪乌贼资源评估
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作者 吴嘉敏 李楠 方舟 《大连海洋大学学报》 北大核心 2025年第1期166-173,共8页
为探究基于贝叶斯剩余产量模型(just another bayesian biomass assessment,JABBA)方法在剑尖枪乌贼(Uroteuthis edulis)等短生命周期物种资源评估中的应用效果。利用2009-2021年来自中国内地、中国台湾地区及日本的渔获量数据和单位捕... 为探究基于贝叶斯剩余产量模型(just another bayesian biomass assessment,JABBA)方法在剑尖枪乌贼(Uroteuthis edulis)等短生命周期物种资源评估中的应用效果。利用2009-2021年来自中国内地、中国台湾地区及日本的渔获量数据和单位捕捞努力量渔获量数据,使用基于贝叶斯剩余产量模型JABBA中3种剩余产量模型对东海剑尖枪乌贼的资源状况进行评估。结果表明:使用Schaefer模型时,模型拟合效果最好;2021年东海剑尖枪乌贼资源量为135.0×10^(4) t,最大可持续产量(MSY)为57.34×10^(4) t;回顾性分析结果显示,评估结果存在回顾性误差,F/F MSY的值可能被低估,资源量可能被高估,资源状态可能向“不健康”状态发展;预测性分析表明,当总允许可捕量(TAC)设置为小于等于52.26×10^(4) t(即2021年渔获量)时,剑尖枪乌贼资源量仍旧能维持一定的上升速度,但仍低于B MSY。研究表明,通过改进模型的参数设定、引入环境因子、延长数据时间序列和提高数据多样性等手段,可进一步提升评估的精度和实用性。 展开更多
关键词 剑尖枪乌贼 资源评估 剩余产量模型 贝叶斯剩余产量模型
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基于自适应嵌套抽样和贝叶斯理论的桥梁有限元模型修正 被引量:1
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作者 徐希堃 洪彧 +3 位作者 许靖业 周志达 蒲黔辉 文旭光 《西南交通大学学报》 北大核心 2025年第2期503-512,共10页
在基于有限元模型的桥梁健康监测中,贝叶斯模型修正技术通常被用于量化有限元模型中重要参数的不确定性,以解决模型修正中由于测量误差、建模误差、计算误差等造成的非唯一解问题.为解决由于大量调用有限元模拟运算,导致修正效率低下的... 在基于有限元模型的桥梁健康监测中,贝叶斯模型修正技术通常被用于量化有限元模型中重要参数的不确定性,以解决模型修正中由于测量误差、建模误差、计算误差等造成的非唯一解问题.为解决由于大量调用有限元模拟运算,导致修正效率低下的问题,基于自适应嵌套抽样(ANS)算法,提出一种贝叶斯模型修正方法.该方法利用模态参数构建概率目标函数,并采用ANS算法对其进行逼近,ANS保留了嵌套抽样(NS)的性质,通过逐层缩小抽样范围,使得样本最终逼近最优参数;通过逐层近似,将高维积分问题转化为简单的一维积分问题,简化了证据值和后验概率密度值的计算过程;在此基础上,ANS算法在迭代过程中通过自适应地调整样本数量,减少对有限元模型的调用;最后,对一座人行桁架桥进行了贝叶斯有限元模型修正试验.结果表明:在相同算法参数设置下,ANS算法相比传统NS算法降低了约84%的有限元模拟调用次数,节省了约86%计算时间,并能获得同等精度的不确定性修正结果. 展开更多
关键词 有限元模型 贝叶斯模型修正 不确定性量化 嵌套抽样算法 自适应算法
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贝叶斯Poisson-logistic联合模型在新疆肺结核漏报风险中的应用研究
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作者 梁智超 王新旗 +5 位作者 胥婉婷 张燕 王俊安 刘广超 王森路 曹明芹 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第2期220-225,共6页
目的 使用2014—2020年新疆14个地州肺结核报告数据结合影响肺结核报告发病率的相关社会、经济、环境因素,建立贝叶斯框架下的Poisson-logistic联合模型,探究肺结核报告数据潜在的漏报区域,为后续的结核病的精准防控决策提供有力的证据... 目的 使用2014—2020年新疆14个地州肺结核报告数据结合影响肺结核报告发病率的相关社会、经济、环境因素,建立贝叶斯框架下的Poisson-logistic联合模型,探究肺结核报告数据潜在的漏报区域,为后续的结核病的精准防控决策提供有力的证据支持。方法 收集影响肺结核报告过程和患病过程的相关因素,使用地理探测器法中的因子探测器筛选重要协变量将其纳入模型,分别构建新疆肺结核报告发病模型和肺结核期望发病模型,共同构成肺结核漏报的混合模型(Poisson-logistic联合模型)。应用混合模型对新疆各地州肺结核漏报风险进行相应估计,探究肺结核潜在漏报风险地区分布。结果 因子探测器结果对显示人均国民生产总值(gross domestic product, GDP)与对肺结核漏报风险的贡献率最大(0.5481);拟合优度检验表明数据拟合良好(贝叶斯P值<0.001),贝叶斯Poisson-logistic联合模型可应用于2014—2020年新疆肺结核报告数据的漏报风险研究。结果显示肺结核报告数据的漏报风险集中在南疆四地州,其中喀什地区肺结核报告数据的漏报风险最大0.1426(0.1403,0.1445)。漏报风险较低集中在新疆东部与中部,其中克拉玛依市的漏报风险最低[0.1017(0.9983,0.1034)]。在贝叶斯Poisson-logistic联合模型中,研究发现,人口密度(IRR=1.0060,95%CI:1.0059~1.0061)和全年平均气温(IRR=1.0087,95%CI:1.0086~1.0088)是肺结核漏报的危险因素,人均GDP(IRR=0.9385,95%CI:0.9365~0.9394)和注册护士数(IRR=0.9916,95%CI:0.9913~0.9920)的增加可降低肺结核漏报风险。结论 贝叶斯Poisson-logistic联合模型可应用于评估新疆肺结核漏报风险,模型探究了新疆维吾尔自治区报告发病率和期望发病率之间的显著差异,反映出报告数据的漏报趋势并定位到潜在的漏报风险区域,为新疆肺结核因地制宜的精准防控策略提供理论依据。 展开更多
关键词 漏报风险 肺结核 贝叶斯混合模型
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新疆肺结核时空分布特征及影响因素研究:基于分层贝叶斯模型
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作者 李菲菲 周培瑶 +2 位作者 卢耀勤 郑彦玲 张利萍 《中国全科医学》 北大核心 2025年第23期2894-2899,共6页
背景中国在全球结核病负担排名中位列第三,属于结核病高负担国家之一。新疆是一个多民族聚居地区,作为中国的西北大省,其结核病一直是中国较高地区之一,给中国的结核防控工作带来巨大挑战。故了解该地区区域性特点,评估协变量对肺结核... 背景中国在全球结核病负担排名中位列第三,属于结核病高负担国家之一。新疆是一个多民族聚居地区,作为中国的西北大省,其结核病一直是中国较高地区之一,给中国的结核防控工作带来巨大挑战。故了解该地区区域性特点,评估协变量对肺结核发病风险的量化效应,得出符合新疆地区特性的可靠结论,从而为该地区制定针对性的肺结核防控策略提供科学依据与建议。目的基于区域分层贝叶斯时空模型并结合集成嵌套拉普拉斯近似算法-随机偏微分方程(INLA-SPDE)加速算法,分析新疆肺结核时空分布特征及相关影响因素。方法基于中国疾病预防控制信息系统,收集新疆14个地区2010—2019年肺结核报告发病数及人口数据,对肺结核发病情况进行探索性统计分析;建立分层贝叶斯时空模型,结合INLA-SPDE加速算法评估2010—2019年新疆地区肺结核流行情况及相关影响因素。结果研究区域为新疆14个地区,其中估计站点10个:乌鲁木齐市、昌吉回族自治州、克拉玛依市、哈密市、伊犁哈萨克自治州、巴音郭楞蒙古自治州、喀什地区、塔城地区、阿克苏地区、阿勒泰地区;验证站点4个:吐鲁番市、博尔塔拉蒙古自治州、克孜勒苏柯尔克孜自治州、和田地区。2010—2019年新疆肺结核发病率和发病例数在2018年达到峰值(304.945/10万,76846例),随后开始下降。后验估计值显示,人口数、平均温度、PM2.5以及经度与肺结核发病率呈正相关;人均GDP、医疗床位数、纬度是影响肺结核发病率的保护因素。肺结核疾病的地理分布数据显示,新疆肺结核疾病数据之间存在空间自相关性(σ^(2)_(ω)=1.806),两站点间空间相关距离为946.053 km,疾病之间的空间相关性随着距离的增加而减弱;肺结核感染率在短期内具有较强的持续性(α=17.926)。结论2010—2019年新疆肺结核存在明显空间自相关性,两站点间空间相关距离为946.053 km,疾病之间的空间相关性随着距离的增加而减弱;人口数、平均温度、PM_(2.5)以及经度对于肺结核发病率的影响呈正相关;人均GDP、医疗床位数、纬度是影响肺结核发病率的保护因素。 展开更多
关键词 肺结核 分层贝叶斯时空模型 INLA算法 新疆 时空分布
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应用贝叶斯岭回归模型辨识水下航行器水动力系数研究
8
作者 向国 欧勇鹏 +1 位作者 陈君杰 王威 《海军工程大学学报》 北大核心 2025年第1期104-112,共9页
针对水下航行器水动力系数求取问题,研究了应用贝叶斯岭回归模型进行水动力系数辨识的方法。首先,建立水下航行器六自由度运动模型并令其以指定方式运动,经白噪声调和、数据采样得到航行器空间运动仿真试验数据;然后,利用贝叶斯岭回归... 针对水下航行器水动力系数求取问题,研究了应用贝叶斯岭回归模型进行水动力系数辨识的方法。首先,建立水下航行器六自由度运动模型并令其以指定方式运动,经白噪声调和、数据采样得到航行器空间运动仿真试验数据;然后,利用贝叶斯岭回归模型辨识获得一组新的水动力系数,并据此预报了航行器水平面Z形、回转运动;最后,通过与原模型的水动力系数、运动轨迹的对比分析发现:除敏感度不高的少数耦合项外,应用贝叶斯岭回归模型辨识水动力系数均具有良好的精度;相较于原模型,辨识所得一阶水动力系数偏差小于5%、二阶系数偏差小于20%,Z形、回转运动参数预报偏差小于6%。 展开更多
关键词 水动力系数 参数辨识 贝叶斯岭回归模型 操纵运动模型
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基于贝叶斯网络的地铁车站楼扶梯运营系统风险评估模型
9
作者 侯湘煜 胡华 +3 位作者 方勇 孟艳丽 郝妍熙 刘志钢 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第6期238-244,共7页
[目的]楼扶梯运营系统作为地铁车站关键客流瓶颈点和风险点,具有人流密集、行人行为多样、客伤事故发生频次较高且事故危害较大等特征,因此有必要建立风险评估模型并对其风险进行评估。[方法]将楼扶梯运营系统划分为楼梯、自动扶梯两个... [目的]楼扶梯运营系统作为地铁车站关键客流瓶颈点和风险点,具有人流密集、行人行为多样、客伤事故发生频次较高且事故危害较大等特征,因此有必要建立风险评估模型并对其风险进行评估。[方法]将楼扶梯运营系统划分为楼梯、自动扶梯两个子系统,以及缓冲、走行、离散三个组成单元,综合考虑个体、群体、设施和环境风险因素,确定评估楼扶梯运营系统风险状态的8个风险描述指标,建立风险状态方程。引入贝叶斯理论构造系统拓扑网络以解析风险状态方程。以上海轨道交通2号线静安寺站为案例,计算该站楼扶梯运营系统的事故发生概率,并进行风险因素的重要度排序。[结果及结论]行人流密度是自动扶梯缓冲单元的最大风险因素,重要度为6.49%;弱势群体比例是自动扶梯缓冲单元的第二大风险因素,重要度为4.74%;方向冲突系数是楼梯走行单元和楼梯缓冲-离散单元的最大风险因素,重要度分别达11.54%、9.42%;距上一次维修时长是自动扶梯走行单元的最大风险因素,重要度达5.02%;异常行为比例属自动扶梯走行单元的第二大风险因素,重要度为4.50%;负重人群比例是自动扶梯离散单元的最大风险因素,重要度达6.92%。 展开更多
关键词 地铁车站 楼扶梯运营系统 风险评估模型 贝叶斯网络
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考虑运营荷载的大跨径拱桥层次贝叶斯模型修正方法
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作者 罗岚炘 宋明明 +2 位作者 钟华强 何天涛 孙利民 《振动与冲击》 北大核心 2025年第1期288-297,共10页
现有大跨径桥梁有限元模型修正(finite element model updating,FEMU)方法一般未考虑运营荷载对结构动力特性的影响,导致修正后模型的参数变异性大。鉴于此,提出了一种考虑运营荷载的层次贝叶斯有限元模型修正方法,该方法包含考虑温度... 现有大跨径桥梁有限元模型修正(finite element model updating,FEMU)方法一般未考虑运营荷载对结构动力特性的影响,导致修正后模型的参数变异性大。鉴于此,提出了一种考虑运营荷载的层次贝叶斯有限元模型修正方法,该方法包含考虑温度和交通荷载的概率参数修正、概率响应预测和结构状态评估。首先,根据监测数据的相关性分析结果确定了计算理论频率时需要考虑的荷载。随后,建立了温度-弹性模量线性关系,并基于动态称重(weigh-in-motion,WIM)数据,提出一种车辆荷载估计方法,以在有限元模型中定量考虑运营荷载对结构频率的影响。同时,引入两阶段马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)采样方法和响应面代理模型,以提高概率模型修正的计算速率。该方法在一座采集了两年监测数据的大跨径拱桥上得到了验证。结果表明,在考虑运营荷载、参数不确定性和建模误差后,实测频率基本处于预测频率的95%置信区间内。最后,基于实测响应和预测响应置信区间提出了一个结构状态指标,并利用该指标检测出该桥的路面铺装更换过程。 展开更多
关键词 有限元模型修正(FEMU) 层次贝叶斯 运营荷载 大跨径拱桥 结构状态评估
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改进贝叶斯网络模型在核安全文化评估中的应用
11
作者 张益静 汪洋 +3 位作者 杨兴燚 刘华飞 罗超良 袁达 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1858-1869,共12页
核安全文化评估是预防核电厂安全事故的有效途径,而评估模型是提高评估结果准确性和有效性的关键。针对现有核安全文化评估模型及方法存在的局限,研究提出了一种改进贝叶斯网络模型的核安全文化评估方法。该模型集合网络分析法(Analytic... 核安全文化评估是预防核电厂安全事故的有效途径,而评估模型是提高评估结果准确性和有效性的关键。针对现有核安全文化评估模型及方法存在的局限,研究提出了一种改进贝叶斯网络模型的核安全文化评估方法。该模型集合网络分析法(Analytic Hierarchy Process,ANP)、区间二型模糊逻辑系统(Interval Type-2 Fuzzy Logic Systems,IT2FLSs)、云模型(Cloud Model,CM)、改进的Dempster-Shafer(D-S)证据理论和贝叶斯网络(Bayesian Network,BN),有效地处理了评估过程中的模糊性、随机性、不确定性和冲突信息。将改进贝叶斯网络模型应用于我国某运行核电厂F的核安全文化评估,并与行业权威机构评估结果进行对比分析,验证了该模型的有效性和可靠性。结果显示:F核电厂的核安全文化达到了最高级别(Ⅰ级),但在安全沟通、激励、经验反馈和培训方面存在薄弱环节,需要及时采取针对性的改进措施。因此,改进贝叶斯网络模型适用于核安全文化评估,可为核电厂的安全管理与决策提供重要参考。 展开更多
关键词 安全社会科学 核安全文化评估 贝叶斯网络 区间二型模糊逻辑系统 模型
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基于贝叶斯不确定性反分析的建筑基坑软土修正剑桥模型参数研究
12
作者 王和平 陈晓斌 韩琦培 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第7期3049-3059,共11页
在软土地区深基坑工程中,选取合适的土体本构模型并确定参数,对基坑开挖中的变形预测及支护结构优化设计尤为重要。为解决软土地区基坑工程中修正剑桥模型参数难以准确获取的问题,提出基于室内试验-贝叶斯理论的建筑基坑软土参数反演方... 在软土地区深基坑工程中,选取合适的土体本构模型并确定参数,对基坑开挖中的变形预测及支护结构优化设计尤为重要。为解决软土地区基坑工程中修正剑桥模型参数难以准确获取的问题,提出基于室内试验-贝叶斯理论的建筑基坑软土参数反演方法。首先,通过室内三轴固结不排水试验及标准固结-回弹试验,获取2种土层的修正剑桥模型参数的试验取值及参数反演区间。其次,利用PLAXIS 3D建立基坑有限元模型,运用极差分析法对2种土层的修正剑桥模型参数进行敏感性分析,得出围护结构侧移、地表沉降和坑底隆起对模型参数的敏感性排序。最后,构建基于现场实测数据的贝叶斯反分析框架,利用马尔科夫蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)算法获取修正剑桥模型参数在不同开挖阶段的后验分布。研究结果表明,贝叶斯反分析方法可用于修正剑桥模型的参数更新,参数更新后的相对误差与其敏感度相关,敏感度越高的参数更新后误差越大。采用更新后的参数计算基坑开挖引起的围护结构水平位移,并与实际监测值进行对比,计算误差相较于利用室内试验参数进行计算的结果显著减小,说明参数更新能提高反分析参数的准确性,验证了贝叶斯反演方法的可靠性和准确性。研究结果可为基坑工程的设计和施工提供理论依据和技术支持。 展开更多
关键词 基坑工程 软土 修正剑桥模型 参数反演 贝叶斯理论
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基于贝叶斯优化支持向量回归的煤自燃温度预测模型
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作者 杨海燕 胡新成 +1 位作者 蔡佳文 余照阳 《工矿自动化》 北大核心 2025年第7期36-43,51,共9页
针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标... 针对传统煤自燃温度预测模型未考虑指标气体与温度数据之间存在多重共线性、模型预测精度不足问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)算法改进支持向量回归(SVR)超参数(BO-SVR)的煤自燃温度预测模型。利用煤自燃程序升温实验,对生成的指标气体数据进行收集与处理。利用Spearman相关性分析选择与煤温相关性较强的指标气体并分析指标气体生成量间的共线性;对选择的指标气体进行主成分分析,解决多重共线性问题的同时降低维数;采用5折交叉验证方法划分训练集和测试集,通过平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和判定系数(R^(2))指标,对BO-SVR模型的性能与SVR、粒子群优化SVR(PSO-SVR)和遗传算法优化SVR(GA-SVR)模型进行定量评价。结果表明,BO-SVR模型的MAE较其他3种模型分别降低了74.2%,36.7%和10.2%,RMSE分别降低了71.9%,33.3%和11.4%,R^(2)达0.9885,高于其他模型。选取山西煤炭进出口集团河曲旧县露天煤业有限公司的烟煤煤样开展平行试验,BO-SVR模型在新数据集上的MAE为4.9279℃,RMSE为6.4899℃,R^(2)达0.9853,与原数据集预测结果保持高度一致性。表明BO-SVR模型具有较好的泛化性、预测精度和鲁棒性,有助于提高预测煤自燃温度的准确性。 展开更多
关键词 煤自燃 贝叶斯优化 支持向量回归 指标气体 预测模型
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集群数据下因子分析模型的贝叶斯统计推断
14
作者 陈博文 李亚磊 李兴平 《统计与决策》 北大核心 2025年第13期63-69,共7页
针对集群数据子群内部相关性不可忽略的问题,文章基于贝叶斯框架研究集群数据因子分析模型的统计推断及异常子群识别,构建因子分析模型刻画变量之间的关联关系,并提出集群数据嵌套结构的处理方法。具体来说:先采用MCMC算法结合Gibbs抽... 针对集群数据子群内部相关性不可忽略的问题,文章基于贝叶斯框架研究集群数据因子分析模型的统计推断及异常子群识别,构建因子分析模型刻画变量之间的关联关系,并提出集群数据嵌套结构的处理方法。具体来说:先采用MCMC算法结合Gibbs抽样对模型参数进行贝叶斯估计,通过均值遍历图验证马尔可夫链的收敛性;再利用贝叶斯数据删除模型,以Cook后验均值距离为诊断统计量,识别异常子群。研究结果表明:(1)考虑子群内部相关性的模型在AIC和BIC准则下均显著优于忽略内部关联的模型。(2)Gibbs抽样参数估计偏差与均方根误差均较小,特别是随着子群个数的增加,参数估计的效果越来越好,验证了所提方法的有效性。(3)Cook后验均值距离诊断统计量成功识别出模拟研究和实例分析中的第17个州为异常子群。删除异常州后的分析结果表明,不同参数下子群之间的掩盖效应存在差异:当公共因子为感兴趣参数时,各州的Cook后验均值距离变化较大,可以判断各州之间不存在掩盖效应;当载荷矩阵为感兴趣参数时,仅第16个州的Cook后验均值距离变化较大,说明各州之间可能存在掩盖效应。 展开更多
关键词 集群数据 因子分析模型 MCMC方法 影响诊断 贝叶斯数据删除模型
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非精确概率输入下的贝叶斯模型更新方法及其应用
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作者 王昊昊 李璐祎 刘昱杉 《宇航学报》 北大核心 2025年第4期654-672,共19页
贝叶斯模型更新(BMU)是航空航天工程当中,缩小结构数值模型与真实物理模型之间偏差的一种实用方法。然而在航空航天工程中,由于数据稀疏或知识缺乏,结构输入变量先验分布非精确的情况普遍存在。针对非精确先验概率下如何高效地进行贝叶... 贝叶斯模型更新(BMU)是航空航天工程当中,缩小结构数值模型与真实物理模型之间偏差的一种实用方法。然而在航空航天工程中,由于数据稀疏或知识缺乏,结构输入变量先验分布非精确的情况普遍存在。针对非精确先验概率下如何高效地进行贝叶斯模型更新的问题,首先通过将非精确先验分布下的BMU问题等价转化为相应的可靠性分析问题,建立了基于嵌套可靠性方法(NRA)和增广可靠性方法(ARA)的两类非精确先验分布下的BMU数学模型。为了高效地求解这两类非精确先验分布下的BMU数学模型,分别提出了两种基于留一交叉验证的自适应Kriging代理模型算法,为非精确先验分布下高效地进行模型更新提供了两种思路。将所提算法应用于数值算例、悬臂梁模型、航空航天铆钉模型和简化机翼结构。结果表明,所提算法在保证精度的同时,能极大地减少调用原始功能函数的次数,证明算法的效率大大提高。 展开更多
关键词 非精确概率 贝叶斯模型更新 Kriging代理模型 嵌套可靠性 增广可靠性
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基于Pair-Copula贝叶斯模型的基坑支护可靠度分析 被引量:1
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作者 吴大炜 江钰鑫 +1 位作者 梁广林 林越翔 《人民长江》 北大核心 2025年第1期140-146,163,共8页
为准确判定基坑安全状态,保障基坑安全建设,对影响基坑安全的关键因素展开时程监测,以Pair-Copula贝叶斯(Pair-Copula Bayesian Network, PCBN)模型为基础,结合Pair-Copula处理复杂多变量数据的灵活性和贝叶斯网络处理不确定性的优势,... 为准确判定基坑安全状态,保障基坑安全建设,对影响基坑安全的关键因素展开时程监测,以Pair-Copula贝叶斯(Pair-Copula Bayesian Network, PCBN)模型为基础,结合Pair-Copula处理复杂多变量数据的灵活性和贝叶斯网络处理不确定性的优势,对深基坑支护结构的可靠性进行了深入分析,构建了一套较为完善的可靠度评价体系,实现了考虑监测数据复杂相关性的基坑安全状态量化评价。研究结果表明:监测数据之间存在相关性,其中桩顶竖向位移、桩体水平位移、地表沉降、支撑轴力、桩(墙)体深层水平位移之间的Kendall秩相关系数均超过0.5,存在较强正相关性。地下水位与桩顶竖向位移、桩体水平位移、地表沉降、支撑轴力、桩(墙)体深层水平位移皆为负相关,且相关性较弱,地下水位与地表沉降之间Kendall秩相关系数为-0.361 7,相关性最弱。PCBN模型具有良好的精度,基于PCBN模型计算得到的新塘互通立交路段明挖法市政隧道深基坑工程可靠性指标β值为4.056,基坑支护结构位于安全范围。研究成果可为深基坑支护结构安全量化评价提供有效参考。 展开更多
关键词 深基坑支护 Pair-Copula贝叶斯模型 风险评价 可靠度分析
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如何提高淡季新媒体营销的有效性?——基于贝叶斯模型的旅游景区公众号注意力研究
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作者 罗卉 苏思晴 梁增贤 《旅游科学》 北大核心 2025年第1期119-134,共16页
旅游流季节性波动是旅游景区面临的普遍问题,而通过新媒体营销吸引淡季游客成为景区平衡季节性的重要手段。如何提升旅游景区淡季新媒体营销的有效性是研究热点。文章以季节性明显的河南省焦作市云台山景区为案例,通过新媒体数据、游客... 旅游流季节性波动是旅游景区面临的普遍问题,而通过新媒体营销吸引淡季游客成为景区平衡季节性的重要手段。如何提升旅游景区淡季新媒体营销的有效性是研究热点。文章以季节性明显的河南省焦作市云台山景区为案例,通过新媒体数据、游客量与旅游收入数据,对景区季节性特征及新媒体营销效果进行分析。文章对2016年至2019年景区微信公众号3624篇推文进行编码,运用贝叶斯网络模型对淡旺季的营销传播策略进行后验概率推断。研究发现,以微信公众号为代表的新媒体平台淡季营销效果显著低于旺季。景区在淡季时采用与节赛事活动、文化、生活相关的宣传主题,文字+图片+视频的内容形式,上午发布的时间可以达到更好的营销效果。这与个体新媒体参与的注意力规律和时间规律密切相关。文章为旅游景区的新媒体营销和反季旅游发展提供建议。 展开更多
关键词 季节性 注意力 新媒体营销 贝叶斯网络模型 焦作云台山
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基于主层策略的贝叶斯混合模型在临床试验中的应用
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作者 吴怡雯 孙悦 +7 位作者 卢子璇 潘嘉禾 郁尔 沃红梅 唐少文 赵杨 戴俊程 易洪刚 《中国临床药理学与治疗学》 北大核心 2025年第7期942-949,共8页
目的:评价基于主层策略的贝叶斯混合模型在临床试验出现不依从伴发事件时进行主层因果效应(CACE)的应用效果。方法:以某新药治疗原发性2型糖尿病临床试验为例(非劣效界值-0.4),主分析采用在单调性假设下的贝叶斯混合模型,在依从层中对... 目的:评价基于主层策略的贝叶斯混合模型在临床试验出现不依从伴发事件时进行主层因果效应(CACE)的应用效果。方法:以某新药治疗原发性2型糖尿病临床试验为例(非劣效界值-0.4),主分析采用在单调性假设下的贝叶斯混合模型,在依从层中对糖化血红蛋白变化值的组间差异进行平均因果效应估计,并进行非劣效性检验。敏感性分析包括弱化单调性假设的贝叶斯混合模型及引入符合方案集(per-protocol set,PPS)分析进行对比。结果:主分析中依从层的糖化血红蛋白主层因果效应估计的后验均值为0.081%,单侧97.5%可信区间下限为-0.124%,高于非劣效界值,支持新药在依从人群中疗效非劣效(P(H1|Data)=1)。敏感性分析显示,逐步弱化单调性假设时,主层因果效应依旧保持稳定,表明研究结论在该假设下具有一定稳健性;PPS分析结果(估计值0.136,单侧97.5%可信区间下限-0.069)与主层策略下的结论一致,进一步验证了其稳健性。结论:在存在不依从伴发事件的临床试验中,基于主层策略的贝叶斯混合模型可有效校正依从性偏倚,提供保守且稳健的主层因果效应估计,为复杂依从情境下的疗效评估提供方法学支持。 展开更多
关键词 贝叶斯统计 混合模型 主层策略 非劣效试验 非依从性
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有限元模型修正中的贝叶斯深度神经网络构架优化设计
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作者 何宇轩 尹涛 王曦 《振动与冲击》 北大核心 2025年第6期184-190,共7页
贝叶斯神经网络(Bayesian neural network,BNN)相较于传统人工神经网络具有更强的噪声鲁棒性,在结构系统识别与健康监测领域逐渐受到关注,目前该领域的相关文献主要集中于单隐含层BNN的应用及其构架设计。具有一定深度的多隐含层构架相... 贝叶斯神经网络(Bayesian neural network,BNN)相较于传统人工神经网络具有更强的噪声鲁棒性,在结构系统识别与健康监测领域逐渐受到关注,目前该领域的相关文献主要集中于单隐含层BNN的应用及其构架设计。具有一定深度的多隐含层构架相比于单隐含层在复杂高维数据拟合上通常具有更强的泛化能力,但针对多隐含层BNN构架优化设计问题的研究目前尚未见报道。该研究旨在针对多隐含层BNN并结合有限元模型修正问题开展构架优化设计研究,发展基于证据对数的多隐含层BNN网络性能定量量度,并提出一种实现多隐含层BNN各隐含层神经元数量同步优化的高效算法,获得针对具体模型修正问题的多隐含层BNN构架优化设计方案。通过基于现场实测模态参数的某大跨度钢结构人行桥模型修正验证了所提出方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 结构系统识别 结构健康监测 有限元模型修正 贝叶斯深度神经网络 构架优化设计
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地质统计学变异函数贝叶斯模型选择方法与比较
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作者 张一凡 张璐璐 徐加宝 《地质科技通报》 北大核心 2025年第2期38-47,共10页
变异函数量化了空间2点地质属性的变异性,对地质统计分析至关重要。当地质数据随空间坐标呈现趋势变化时,正确选择和估计变异函数十分困难。为实现变异函数的模型选择和参数估计,提出了基于贝叶斯理论的变异函数选择方法,采用拉普拉斯... 变异函数量化了空间2点地质属性的变异性,对地质统计分析至关重要。当地质数据随空间坐标呈现趋势变化时,正确选择和估计变异函数十分困难。为实现变异函数的模型选择和参数估计,提出了基于贝叶斯理论的变异函数选择方法,采用拉普拉斯近似方法将后验概率分布近似为高斯分布。首先计算出参数的后验概率分布,随后分别计算每个备选变异函数的贝叶斯模型证据,以确定最优模型。探讨了3种模型选择方法在变异函数选择中的适用性,包括贝叶斯模型证据(BME)、Akaike information criterion(AIC)识别准则和Bayesian information criterion(BIC)识别准则。通过实测静力触探试验的锥端阻力数据,说明了该方法,并从模型拟合度和复杂度罚值2个方面比较3种方法在变异函数模型选择中的差异性。研究表明,给定试验数据条件下,BME能够合理地考虑变异函数的拟合度和复杂性;而AIC和BIC识别准则在模型参数个数相同时,仅能反映不同变异函数的拟合度差异,因此,在这种情况下推荐采用BME选择变异函数。本研究方法能够在考虑趋势项参数条件下合理地选择地质统计学变异函数,所选最优变异函数与试验变异函数较一致,为地质统计学分析提供了有效的参考。 展开更多
关键词 静力触探试验 贝叶斯理论 拉普拉斯近似 变异函数 模型选择 BME 地质统计学
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