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Well production optimization using streamline features-based objective function and Bayesian adaptive direct search algorithm 被引量:3
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作者 Qi-Hong Feng Shan-Shan Li +2 位作者 Xian-Min Zhang Xiao-Fei Gao Ji-Hui Ni 《Petroleum Science》 SCIE CAS CSCD 2022年第6期2879-2894,共16页
Well production optimization is a complex and time-consuming task in the oilfield development.The combination of reservoir numerical simulator with optimization algorithms is usually used to optimize well production.T... Well production optimization is a complex and time-consuming task in the oilfield development.The combination of reservoir numerical simulator with optimization algorithms is usually used to optimize well production.This method spends most of computing time in objective function evaluation by reservoir numerical simulator which limits its optimization efficiency.To improve optimization efficiency,a well production optimization method using streamline features-based objective function and Bayesian adaptive direct search optimization(BADS)algorithm is established.This new objective function,which represents the water flooding potential,is extracted from streamline features.It only needs to call the streamline simulator to run one time step,instead of calling the simulator to calculate the target value at the end of development,which greatly reduces the running time of the simulator.Then the well production optimization model is established and solved by the BADS algorithm.The feasibility of the new objective function and the efficiency of this optimization method are verified by three examples.Results demonstrate that the new objective function is positively correlated with the cumulative oil production.And the BADS algorithm is superior to other common algorithms in convergence speed,solution stability and optimization accuracy.Besides,this method can significantly accelerate the speed of well production optimization process compared with the objective function calculated by other conventional methods.It can provide a more effective basis for determining the optimal well production for actual oilfield development. 展开更多
关键词 Well production optimization efficiency Streamline simulation Streamline feature Objective function bayesian adaptive direct search algorithm
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基于BOA-GRU网络的混凝土抗压强度预测方法
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作者 刘立伟 邵海波 +1 位作者 崔凤笠 侯中伟 《广东土木与建筑》 2025年第2期104-107,共4页
抗压强度是混凝土材料设计中的关键力学性能参数,可靠的强度预测可以减少设计成本和时间,并防止因大量配比实验而导致的材料浪费。为此,提出了一种基于门控循环单元(GRU)的混凝土抗压强度预测模型,并采用贝叶斯优化算法(BOA)对GRU的关... 抗压强度是混凝土材料设计中的关键力学性能参数,可靠的强度预测可以减少设计成本和时间,并防止因大量配比实验而导致的材料浪费。为此,提出了一种基于门控循环单元(GRU)的混凝土抗压强度预测模型,并采用贝叶斯优化算法(BOA)对GRU的关键超参数进行优化。收集了1030组混凝土抗压强度数据对BOA-GRU模型进行验证,并与常规的BP神经网络、支持向量回归(SVR)模型的结果进行对比,结果显示BOA-GRU模型的预测精度和可靠性最高,其在均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)等3个指标上均优于对比模型。 展开更多
关键词 混凝土 抗压强度 门控循环单元 贝叶斯优化算法
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Data-driven production optimization using particle swarm algorithm based on the ensemble-learning proxy model 被引量:1
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作者 Shu-Yi Du Xiang-Guo Zhao +4 位作者 Chi-Yu Xie Jing-Wei Zhu Jiu-Long Wang Jiao-Sheng Yang Hong-Qing Song 《Petroleum Science》 SCIE EI CSCD 2023年第5期2951-2966,共16页
Production optimization is of significance for carbonate reservoirs,directly affecting the sustainability and profitability of reservoir development.Traditional physics-based numerical simulations suffer from insuffic... Production optimization is of significance for carbonate reservoirs,directly affecting the sustainability and profitability of reservoir development.Traditional physics-based numerical simulations suffer from insufficient calculation accuracy and excessive time consumption when performing production optimization.We establish an ensemble proxy-model-assisted optimization framework combining the Bayesian random forest(BRF)with the particle swarm optimization algorithm(PSO).The BRF method is implemented to construct a proxy model of the injectioneproduction system that can accurately predict the dynamic parameters of producers based on injection data and production measures.With the help of proxy model,PSO is applied to search the optimal injection pattern integrating Pareto front analysis.After experimental testing,the proxy model not only boasts higher prediction accuracy compared to deep learning,but it also requires 8 times less time for training.In addition,the injection mode adjusted by the PSO algorithm can effectively reduce the gaseoil ratio and increase the oil production by more than 10% for carbonate reservoirs.The proposed proxy-model-assisted optimization protocol brings new perspectives on the multi-objective optimization problems in the petroleum industry,which can provide more options for the project decision-makers to balance the oil production and the gaseoil ratio considering physical and operational constraints. 展开更多
关键词 Production optimization Random forest The bayesian algorithm Ensemble learning Particle swarm optimization
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基于WOA-VMD和贝叶斯估计的保护测量回路误差评估
4
作者 李振兴 柳灿 +2 位作者 翁汉琍 李振华 龚世玉 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期97-105,共9页
变电站保护测量回路受测量误差影响,保护灵敏度降低,对于重载线路可能引起保护误动,会造成严重后果.为推动保护测量的状态监视,提出一种基于鲸鱼优化(whale optimization algorithm,WOA)的变分模态分解(variational mode decomposition,... 变电站保护测量回路受测量误差影响,保护灵敏度降低,对于重载线路可能引起保护误动,会造成严重后果.为推动保护测量的状态监视,提出一种基于鲸鱼优化(whale optimization algorithm,WOA)的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和贝叶斯估计的保护测量回路误差评估方法.针对保护测量回路的电流数据,引入WOA并结合包络熵作为适应度函数确定VMD的关键参数,基于WOA-VMD将原电流数据分解为本征模态;进一步为解决特征数目过多所带来的复杂数据分析问题,引入皮尔逊相关系数方法计算其各组系数优选特征量;最终利用贝叶斯估计法量化分析优选后的特征量信号实现误差判定.实验结果表明,本文的评估方法能够准确监测保护测量回路2%的误差偏移. 展开更多
关键词 保护测量回路 误差评估 鲸鱼优化算法 包络熵 皮尔逊相关系数 贝叶斯估计法
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基于Bayesian优化算法的防区外导弹低空突防路径规划 被引量:1
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作者 史志富 张安 刘海燕 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2005年第S7期305-308,共4页
贝叶斯优化算法能够通过贝叶斯网络来估计候选解的节点联合分布并且用该分布来产生新的候选解,该过程反复迭代就可以求得问题的最优解。仿真实例利用基于决策图的贝叶斯优化算法(BOA)得到了防区外导弹飞行的最佳路径.证明了 BOA 是解决... 贝叶斯优化算法能够通过贝叶斯网络来估计候选解的节点联合分布并且用该分布来产生新的候选解,该过程反复迭代就可以求得问题的最优解。仿真实例利用基于决策图的贝叶斯优化算法(BOA)得到了防区外导弹飞行的最佳路径.证明了 BOA 是解决该类优化问题的简单、有效的进化方法. 展开更多
关键词 贝叶斯优化算法 防区外导弹 路径规划 低空突防
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结合贝叶斯优化和时域卷积网络的海面微弱信号检测方法
6
作者 周星 行鸿彦 叶如 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第2期55-63,共9页
针对海杂波背景下小目标的微弱回波信号检测能力不足的问题,提出基于BO-TCN的海面微弱信号检测方法。对原始海杂波时序数据进行相空间重构(PSR),结合贝叶斯优化算法(BO)与时域卷积网络(TCN)构建海杂波幅度预测模型,利用皮尔逊相关系数(P... 针对海杂波背景下小目标的微弱回波信号检测能力不足的问题,提出基于BO-TCN的海面微弱信号检测方法。对原始海杂波时序数据进行相空间重构(PSR),结合贝叶斯优化算法(BO)与时域卷积网络(TCN)构建海杂波幅度预测模型,利用皮尔逊相关系数(PCC)评估优化算法的效果,将预测误差信号进行傅里叶变换,在频域分析检测性能。采用IPIX雷达数据集进行实验,结果表明,该方法能够从误差频谱中有效检测出海面微弱信号并适用于不同海情,实测海杂波在HH和VV极化下的平均均方误差分别为2.28×10^(-4)和2.32×10^(-4),相比于现有方法具有更高的预测精度,增强了海面微弱信号的可检测性。 展开更多
关键词 海杂波 相空间重构 贝叶斯优化算法 时域卷积网络
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融合机器学习与动态模型优化的雪崩预测及防治策略 被引量:1
7
作者 金永超 王志坚 +3 位作者 贾慧爽 杜云天 胡鑫婷 陈学斌 《应用科学学报》 北大核心 2025年第1期35-50,共16页
爆破是防止雪崩的有效方法,但合适的爆破时间、爆破位置和爆破能量很难确定。本文首先收集、爬取了关于雪崩的指标数据,并对数据进行预处理。然后对数据进行探索性数据分析,重点分析时间与雪崩发生的关系,发现雪崩具有明显的季节性。以... 爆破是防止雪崩的有效方法,但合适的爆破时间、爆破位置和爆破能量很难确定。本文首先收集、爬取了关于雪崩的指标数据,并对数据进行预处理。然后对数据进行探索性数据分析,重点分析时间与雪崩发生的关系,发现雪崩具有明显的季节性。以数据的80%为训练集,20%为测试集,建立支持向量机、随机森林和感知器神经网络模型,并利用贝叶斯优化算法对模型进行参数寻优,结果显示感知器神经网络的准确率最高。最后根据损失度对3个模型进行集成,对3个集成策略进行对比,结果显示SVM-RF-MLP模型的准确率最高为0.952。此后,建立基础的爆破能量模型,考虑山体高度、雪层密度随时间的变化,再基于历史数据寻找雪层稳定性的分布规律,构建动态雪崩稳定性爆破能量模型。通过对数据进行模拟验证以及对其进行三维山体可视化分析,获得最佳的爆破时机、爆破位置和爆破能量。 展开更多
关键词 贝叶斯优化算法 SVM-RF-MLP模型 动态雪崩稳定性爆破能量模型
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基于GASF-BMKELM的滚动轴承故障诊断方法
8
作者 杨锡发 王林军 +3 位作者 邹腾枭 吴振雄 李响 陈保家 《三峡大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期96-103,共8页
针对传统故障诊断方法难以充分提取故障信息以及神经网络依赖初始参数选择的问题,提出一种基于格拉姆角和场(Gramian angular summation field,GASF)与贝叶斯优化多核极限学习机(Bayesian optimization multi-kernel extreme learning m... 针对传统故障诊断方法难以充分提取故障信息以及神经网络依赖初始参数选择的问题,提出一种基于格拉姆角和场(Gramian angular summation field,GASF)与贝叶斯优化多核极限学习机(Bayesian optimization multi-kernel extreme learning machine,BMKELM)的故障诊断方法.首先,应用小波包节点对数能量与格拉姆角和场(GASF)将原始振动信号变换为小波包对数能量图特征;其次,使用多项式核函数与径向基核函数加权组合构建多核极限学习机(multi-kernel extreme learning machine,MKELM),同时,利用贝叶斯优化算法优化多核极限学习机的参数来提升诊断模型的故障识别能力;最后,以小波包对数能量图特征作为输入,再使用BMKELM模型完成故障特征识别与分类.通过两个数据集进行验证分析,实验结果表明,所提方法的准确率分别为99.39%和98.89%,具有较高的故障识别率和稳定性. 展开更多
关键词 滚动轴承 格拉姆角和场 小波包对数能量图 多核极限学习机 贝叶斯优化算法 故障诊断
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基于CAM-DenseNet模型的邮轮薄板焊缝缺陷识别算法
9
作者 黎林发 王岳 《造船技术》 2025年第1期78-84,共7页
邮轮薄板焊缝的熔深和熔宽相对较小,母材与焊缝区域差异性小,焊缝表面缺陷较难判别。为准确地定位焊缝位置,提出一种将注意力机制的坐标注意力模块(Coordinate Attention Module,CAM)融入密集链接卷积网络(Densely Connected Convolutio... 邮轮薄板焊缝的熔深和熔宽相对较小,母材与焊缝区域差异性小,焊缝表面缺陷较难判别。为准确地定位焊缝位置,提出一种将注意力机制的坐标注意力模块(Coordinate Attention Module,CAM)融入密集链接卷积网络(Densely Connected Convolutional Networks,DenseNet)的邮轮薄板焊缝缺陷识别算法,建立CAM-DenseNet模型。将网络中的激活函数ReLU替换为更具有稳定性的ReLU6,并利用贝叶斯优化算法对CAM-DenseNet模型的超参数组合进行优化和选取。在焊接车间利用相机采集邮轮薄板焊缝三原色(Red Green Blue,RGB)图片,自建立邮轮薄板焊缝缺陷数据集,并按焊缝缺陷类型将数据集分为凹陷、气孔、毛刺、表面裂纹和无缺陷等5类。试验结果表明,CAM-DonseNet模型对邮轮薄板焊缝缺陷识别具有优异表现。 展开更多
关键词 邮轮 薄板 焊缝缺陷 识别算法 深度学习 密集链接卷积网络 坐标注意力模块 CAM-DenseNet模型 激活函数 贝叶斯优化算法
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一种基于BOA-SAE-EELM的光伏阵列故障诊断方法 被引量:7
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作者 陈世群 杨耿杰 高伟 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期154-161,共8页
光伏阵列非线性输出的特性以及最大功率点跟踪算法,会影响光伏阵列保护设备的工作。为了正确辨识光伏阵列的运行状态,本研究提出一种基于贝叶斯优化算法(BOA)、堆栈自动编码器(SAE)以及集成极限学习机(EELM)相结合的故障诊断方法。首先... 光伏阵列非线性输出的特性以及最大功率点跟踪算法,会影响光伏阵列保护设备的工作。为了正确辨识光伏阵列的运行状态,本研究提出一种基于贝叶斯优化算法(BOA)、堆栈自动编码器(SAE)以及集成极限学习机(EELM)相结合的故障诊断方法。首先,将光伏阵列的时序波形进行标准化处理;接着,使用SAE对标准化后的时序波形进行特征自动提取,并训练一个EELM的故障分类模型;最后,利用BOA对诊断模型的超参数进行优化。实验结果表明所提方法对仿真和实验的故障诊断准确率分别达到了98.40%和98.10%,优于反向传播(BP)神经网络、支持向量机、随机森林等方法。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障诊断 堆栈自动编码器 极限学习机 贝叶斯优化算法 时序波形
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基于深度学习的卤质时间序列预测方法研究
11
作者 王召邦 荣统瑞 +5 位作者 王海平 赵玉峰 朱登贤 金青明 李开梅 杨青山 《盐科学与化工》 2025年第2期1-4,9,共5页
盐湖卤质变化趋势预测研究对盐湖生产工作具有重要意义。为提高盐湖卤质变化趋势预测精度,文章构建了一种基于变分模态分解和贝叶斯算法优化的双向门控循环单元神经网络(VMD-BO-BiGRU)的盐湖卤质变化趋势组合时序预测模型。首先利用变... 盐湖卤质变化趋势预测研究对盐湖生产工作具有重要意义。为提高盐湖卤质变化趋势预测精度,文章构建了一种基于变分模态分解和贝叶斯算法优化的双向门控循环单元神经网络(VMD-BO-BiGRU)的盐湖卤质变化趋势组合时序预测模型。首先利用变分模态分解将原始KCl和MgCl_(2)品位时间序列分解为指定数量的模态分量(IMF),然后将分解所得的各模态分量分别输入到双向门控循环单元神经网络模型中,同时引入贝叶斯算法对各模型的超参数进行优化,最后将各模态分量模型预测结果进行叠加求和得到最终预测值。与其他智能算法组合模型进行对比分析后表明,文章组合模型预测效果相对较好且预测结果波动性较小、稳定性更佳,验证了文章模型在盐湖卤质变化趋势预测方面的有效性和适用性。 展开更多
关键词 变分模态分解 贝叶斯算法优化 双向门控循环单元神经网络 盐湖卤质 时间序列
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基于混合简化粒子群算法的贝叶斯网络结构学习研究 被引量:1
12
作者 刘浩然 李晟 +4 位作者 崔少鹏 王念太 蔡炎滨 时倩蕊 张力悦 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期269-278,共10页
为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后... 为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后利用爬山策略建立初始粒子群,再利用改进的粒子群优化算法和遗传算法对初始种群迭代优化,在迭代过程中提出条件交叉和变异策略避免粒子的随机发散更新,并结合副粒子增缓策略更新未优化粒子,避免算法陷入局部最优。该算法与其他算法在4种标准网络下进行了仿真实验。实验结果表明,所提算法在ASIA、CAR、CHILD、ALARM网络中相比于MMHC、GS、BNC-PSO、PC-PSO算法BIC评分分别平均高5.775%、5.8%、0.475%、2.75%;汉明距离HD更低,正确率ACC更高。 展开更多
关键词 智能算法 贝叶斯网络 粒子群优化 遗传算法 自定义交叉和变异概率 副粒子增缓策略
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电动汽车IGBT剩余使用寿命预测
13
作者 杜先君 王紫阳 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期77-86,共10页
引入一种基于贝叶斯优化(BOA)的双向长短时记忆网络(Bi-LSTM),同时结合注意力机制,应用于绝缘栅双极型晶体管(IGBT)剩余使用寿命预测,所提方法可有效提高IGBT剩余使用寿命预测的准确性.通过IGBT加速老化试验收集V CE-on,验证了其作为失... 引入一种基于贝叶斯优化(BOA)的双向长短时记忆网络(Bi-LSTM),同时结合注意力机制,应用于绝缘栅双极型晶体管(IGBT)剩余使用寿命预测,所提方法可有效提高IGBT剩余使用寿命预测的准确性.通过IGBT加速老化试验收集V CE-on,验证了其作为失效特征参数的可行性,并将其作为实验数据集对所提方法进行仿真验证.实验分析结果表明,所提的混合预测模型与经典LSTM及其他预测模型相比,有更低的退化预测误差,具备较高的理论意义和实践价值. 展开更多
关键词 电动汽车IGBT 剩余寿命预测 贝叶斯优化算法 注意力机制 双向长短时记忆网络
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基于贝叶斯优化GBDT的转炉炼钢终点预测 被引量:1
14
作者 周翼男 崔桂梅 +2 位作者 皮理想 刘伟 王东旭 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第7期33-39,共7页
为提高转炉炼钢终点碳含量和温度预报精度,提出基于贝叶斯优化梯度提升决策树(BOA_GBDT)的转炉炼钢终点碳含量和温度预测模型,将其与基础模型径向基函数(RBF)、支持向量机(SVM)、梯度提升决策树(GBDT)以及贝叶斯优化的径向基函数(BOA_R... 为提高转炉炼钢终点碳含量和温度预报精度,提出基于贝叶斯优化梯度提升决策树(BOA_GBDT)的转炉炼钢终点碳含量和温度预测模型,将其与基础模型径向基函数(RBF)、支持向量机(SVM)、梯度提升决策树(GBDT)以及贝叶斯优化的径向基函数(BOA_RBF)、支持向量机(BOA_SVM)终点碳温预测模型对比分析。实验结果表明:BOA_GBDT各项误差指标最小,命中率最高,终点时刻碳含量在±0.01%误差区间内命中率为96.2%;终点温度在±10℃误差区间内命中率为92.1%。贝叶斯优化算法能够显著提升模型性能,更准确地判断转炉炼钢终点碳含量和温度,为吹炼出符合要求的钢水提供较为可靠的依据。 展开更多
关键词 转炉炼钢 贝叶斯优化算法 梯度提升决策树 终点预测
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基于机器学习的汉江流域径流模拟与时滞变化分析 被引量:3
15
作者 黄一凡 张翔 +2 位作者 邓梁堃 李宜伦 刘浩源 《水资源保护》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期173-180,共8页
针对传统水文模型存在参数率定困难、容易陷入局部最优解以及适用性不强等问题,基于机器学习原理构建了基于贝叶斯优化算法的长短期记忆(BOLSTM)模型,并将其用于汉江流域径流模拟;基于模拟结果,采用SHAP方法对降雨径流过程中的影响因子... 针对传统水文模型存在参数率定困难、容易陷入局部最优解以及适用性不强等问题,基于机器学习原理构建了基于贝叶斯优化算法的长短期记忆(BOLSTM)模型,并将其用于汉江流域径流模拟;基于模拟结果,采用SHAP方法对降雨径流过程中的影响因子进行了归因分析,并采用时滞分析方法量化了南水北调中线工程对流域径流过程的影响。结果表明:BOLSTM模型的径流模拟效果较好;南水北调中线工程的建设推迟了降雨对汉江流域出口流量产生影响的时间,降雨6 d后流域出口流量有所增加;而工程建设前则会在降雨5 d后导致流域出口流量发生变化,且工程建设前汉江流域降雨对流域出口流量的影响更大。 展开更多
关键词 径流模拟 长短期记忆网络 机器学习 贝叶斯优化算法 时滞分析 汉江流域
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链式回转弹仓区间不确定性动力学模型 被引量:3
16
作者 赵伟 侯保林 +2 位作者 闫少军 鲍丹 林瑜斌 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1991-2002,共12页
针对具有区间不确定性参数的辨识问题,提出一种基于区间可能度转换模型的区间不确定性参数的双层嵌套辨识(Double-layer Nested Identification,DNI)方法。通过将待辨识参数分为两类,利用DNI方法辨识出第1类确定性参数,再通过基于DNI思... 针对具有区间不确定性参数的辨识问题,提出一种基于区间可能度转换模型的区间不确定性参数的双层嵌套辨识(Double-layer Nested Identification,DNI)方法。通过将待辨识参数分为两类,利用DNI方法辨识出第1类确定性参数,再通过基于DNI思想的区间优化方法优化第2类区间不确定性参数的区间范围;面向嵌套策略类型方法计算量庞大且效率低的问题,选用贝叶斯优化-粒子群优化(Bayesian Optimization-Particle Swarm Optimization,BO-PSO)方法作为内层算法以提高求解效率。DNI方法的内层利用BO-PSO方法计算区间上下界,外层利用改进型布谷鸟搜索(Improved Cuckoo Search,ICS)方法辨识特定参数。为进一步缩短求解时间,提出一种ICS多核极限学习机(ICS-Multiple Kernel-Extreme Learning Machine,ICS-MK-ELM)代理模型,ICS-MK-ELM代理模型克服了人工调节每个核函数超参数的困难,并且模型预测精度明显高于核ELM(Kernel ELM,KELM)和MK-ELM;将DNI方法应用于链式回转弹仓的参数辨识,解决了链式弹仓具有区间不确定性参数的辨识困难的问题,参数辨识结果表明所提DNI方法以及基于DNI思想的区间优化方法具有更高的精度和稳定性。 展开更多
关键词 不确定性 区间可能度 弹仓 参数辨识 多核极限学习机 贝叶斯优化 布谷鸟搜索方法
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基于实测数据的公路桥梁动态养修策略自适应优化模型
17
作者 王崇交 姚昌荣 +3 位作者 赵思光 赵实达 强斌 李亚东 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第3期22-27,共6页
为了有效利用桥梁管养资源以确保桥梁在运营期的服役安全,本文构建了适用于公路桥梁的管养策略优化模型。基于1996—2020年间国内沿海地区208座及内陆地区176座存在历史养修工作的公路桥梁性能检测数据,建立了考虑养修时服役时长与养修... 为了有效利用桥梁管养资源以确保桥梁在运营期的服役安全,本文构建了适用于公路桥梁的管养策略优化模型。基于1996—2020年间国内沿海地区208座及内陆地区176座存在历史养修工作的公路桥梁性能检测数据,建立了考虑养修时服役时长与养修频次的养修增益系数计算方法,并通过极大似然估计法计算出养修增益系数的取值范围。通过将改进逆高斯过程与贝叶斯更新方法结合建立了桥梁动态养修策略模型,并利用大量实测数据对模型性能进行评估,结果表明:模型预测平均相对误差为11.1%,可在一定程度上满足工程需要。采用改进后的灰狼算法对动态养修策略模型中的决策向量进行自适应优化,寻找使得剩余寿命累积成本最低的决策向量,并通过实际桥梁优化算例证实了决策向量最优解的存在以及自适应优化模型的有效性。 展开更多
关键词 公路桥梁 逆高斯过程 养修增益系数 养修策略优化 贝叶斯更新 灰狼算法
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基于缩放框架的改进贝叶斯网络结构优化算法
18
作者 祁煜翔 钱龙霞 +1 位作者 王友国 黄海平 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第6期128-138,共11页
贝叶斯网络在进行概率推理时,寻找最优的网络结构是一个NP-hard问题。为了准确模拟节点之间的因果关系,提出基于缩放框架的改进型网络结构学习算法。首先,利用缩放框架进行因果分析,通过斜率矩阵判断节点之间的因果关系强度,以此为基础... 贝叶斯网络在进行概率推理时,寻找最优的网络结构是一个NP-hard问题。为了准确模拟节点之间的因果关系,提出基于缩放框架的改进型网络结构学习算法。首先,利用缩放框架进行因果分析,通过斜率矩阵判断节点之间的因果关系强度,以此为基础构建网络搜索空间,提高了网络结构的初始评分;其次,使用基于评分方法的浣熊优化算法寻找评分最高的网络结构,增强了在贝叶斯网络中的评分搜索能力;最后,对评分最高的结构进行加弧、减弧和转向弧操作,寻找拟合程度最高的最优结构。通过在不同复杂度的标准网络上进行模拟实验,结果表明:所提算法收敛速度更快,能够在较短时间内找到最优结构,且结构学习的评分更高,收敛精度较高。由此说明该算法在准确性和搜寻效率方面更有优势。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 结构学习 缩放框架 评分方法 浣熊优化算法
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基于最优传输理论的碳中和问题的模型构建研究
19
作者 包攀 高雷阜 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第6期35-42,共8页
全球变暖已经成为当今社会所关注的焦点问题,导致全球变暖的主要原因是二氧化碳等温室气体的大量排放,我国碳达峰与碳中和目标的提出为进一步解决全球气候变暖现象提供了具体思路。如何实现碳排放量与碳吸收量之间源与汇的有效能量传输... 全球变暖已经成为当今社会所关注的焦点问题,导致全球变暖的主要原因是二氧化碳等温室气体的大量排放,我国碳达峰与碳中和目标的提出为进一步解决全球气候变暖现象提供了具体思路。如何实现碳排放量与碳吸收量之间源与汇的有效能量传输是碳中和相关理论研究的核心问题。最优传输理论是以最小成本找到源与汇的联合概率分布场的最优分布计算,此种研究模式为处理碳中和问题提供了一个全新的研究视角。首先基于贝叶斯分布的后验思想与指数分布族的先验形式,利用Lagrange函数得到碳排放量所满足的边缘概率分布,并根据数据实验得出碳吸收量的分布形式,然后基于最优传输理论建立相应的碳中和模型,并利用回归分析方法对所得到的传输系统进行检验与调节,最后基于数值模拟证明所提出方法的可行性。此种将碳中和作为约束的最优传输模型,能够得到合理有效的碳排放与碳吸收之间的传输计划,具有定量化分析相关问题的理论意义与应用价值。 展开更多
关键词 最优传输 碳中和 贝叶斯分布 LAGRANGE函数 结构风险优化 Sinkhorn算法
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基于MMPC-FPSO贝叶斯网络混合结构学习方法 被引量:1
20
作者 董文佳 方洋旺 +1 位作者 彭维仕 闫晓斌 《空军工程大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期76-84,共9页
针对贝叶斯网络结构学习的过程中网络结构规模随节点数增加呈指数增长,导致网络结构搜索空间增大,进而导致网络结构学习算法效率低下的问题,提出一种基于最大最小父子集合约束与萤火虫粒子群搜索算法的贝叶斯网络混合结构学习方法。首先... 针对贝叶斯网络结构学习的过程中网络结构规模随节点数增加呈指数增长,导致网络结构搜索空间增大,进而导致网络结构学习算法效率低下的问题,提出一种基于最大最小父子集合约束与萤火虫粒子群搜索算法的贝叶斯网络混合结构学习方法。首先,针对粒子群算法在解决贝叶斯网络结构学习过程中,随机初始化网络结构种群导致算法搜索效率低下,网络结构准确性低的问题提出一种基于改进的最大最小父子集合算法的种群约束方法。其次,针对传统的基于粒子群评分搜索方法速度慢,精度低,易陷入局部最优的问题,提出一种基于萤火虫算子的粒子寻优策略。最后,为了验证所提方法的正确性和优越性,将上述方法用于3种标准网络的结构学习。仿真结果表明:所提算法与传统的基于粒子群的结构学习方法相比,所得的贝叶斯信息准则评分与标准网络评分的差距分别缩小了68.7%、65.5%、34.1%。 展开更多
关键词 结构学习 贝叶斯网络 粒子群算法 MMPC算法
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