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A cloud model target damage effectiveness assessment algorithm based on spatio-temporal sequence finite multilayer fragments dispersion
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作者 Hanshan Li Xiaoqian Zhang Junchai Gao 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第10期48-64,共17页
To solve the problem of target damage assessment when fragments attack target under uncertain projectile and target intersection in an air defense intercept,this paper proposes a method for calculating target damage p... To solve the problem of target damage assessment when fragments attack target under uncertain projectile and target intersection in an air defense intercept,this paper proposes a method for calculating target damage probability leveraging spatio-temporal finite multilayer fragments distribution and the target damage assessment algorithm based on cloud model theory.Drawing on the spatial dispersion characteristics of fragments of projectile proximity explosion,we divide into a finite number of fragments distribution planes based on the time series in space,set up a fragment layer dispersion model grounded in the time series and intersection criterion for determining the effective penetration of each layer of fragments into the target.Building on the precondition that the multilayer fragments of the time series effectively assail the target,we also establish the damage criterion of the perforation and penetration damage and deduce the damage probability calculation model.Taking the damage probability of the fragment layer in the spatio-temporal sequence to the target as the input state variable,we introduce cloud model theory to research the target damage assessment method.Combining the equivalent simulation experiment,the scientific and rational nature of the proposed method were validated through quantitative calculations and comparative analysis. 展开更多
关键词 Target damage Cloud model Fragments dispersion Effectiveness assessment spatio-temporal sequence
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基于Bayesian期望改进控制和Kriging模型的并行代理优化方法
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作者 杜晨 林成龙 +1 位作者 马义中 石雨葳 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1190-1204,共15页
针对经典期望改进策略因过于贪婪而易于陷入局部最优,以及Kriging模型十分适用于并行优化的特点,提出了基于Kriging模型和Bayesian期望改进控制的并行代理优化方法。实现过程中,Kriging模型在小样本条件下,建立输入与输出见的近似函数... 针对经典期望改进策略因过于贪婪而易于陷入局部最优,以及Kriging模型十分适用于并行优化的特点,提出了基于Kriging模型和Bayesian期望改进控制的并行代理优化方法。实现过程中,Kriging模型在小样本条件下,建立输入与输出见的近似函数关系。所提出的Bayesian期望改进控制策略充分利用Kriging模型对未试验点预测不确定性的度量能力,首先利用经典期望改进策略选取第一个试验点,并将其作为控制参考点;然后,借助所构造的控制函数更新贝叶斯期望改进控制策略,并将新增加试验点作为下个试验点选取的控制参考点。所提策略可以在提升全局探索能力的同时,使新试验点具有良好的空间分布特性。此外,借助控制函数调整方法,构建了两种拓展的Bayesian期望改进控制策略。数值算例及仿真案例结果表明:相比单点填充,Bayesian期望改进控制策略更高效;所提并行代理优化方法在同等精度条件下具有更好的稳健性及更快的收敛速度。 展开更多
关键词 期望改进策略 bayesian期望改进控制 控制函数 KRIGING模型 并行代理优化方法
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A method for modeling and evaluating the interoperability of multi-agent systems based on hierarchical weighted networks
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作者 DONG Jingwei TANG Wei YU Minggang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 2025年第3期754-767,共14页
Multi-agent systems often require good interoperability in the process of completing their assigned tasks.This paper first models the static structure and dynamic behavior of multiagent systems based on layered weight... Multi-agent systems often require good interoperability in the process of completing their assigned tasks.This paper first models the static structure and dynamic behavior of multiagent systems based on layered weighted scale-free community network and susceptible-infected-recovered(SIR)model.To solve the problem of difficulty in describing the changes in the structure and collaboration mode of the system under external factors,a two-dimensional Monte Carlo method and an improved dynamic Bayesian network are used to simulate the impact of external environmental factors on multi-agent systems.A collaborative information flow path optimization algorithm for agents under environmental factors is designed based on the Dijkstra algorithm.A method for evaluating system interoperability is designed based on simulation experiments,providing reference for the construction planning and optimization of organizational application of the system.Finally,the feasibility of the method is verified through case studies. 展开更多
关键词 complex network agent INTEROPERABILITY susceptible-infected-recovered model dynamic bayesian network
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Mechanical response identification of local interconnections in board- level packaging structures under projectile penetration using Bayesian regularization
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作者 Xu Long Yuntao Hu Irfan Ali 《Defence Technology(防务技术)》 2025年第7期79-95,共17页
Modern warfare demands weapons capable of penetrating substantial structures,which presents sig-nificant challenges to the reliability of the electronic devices that are crucial to the weapon's perfor-mance.Due to... Modern warfare demands weapons capable of penetrating substantial structures,which presents sig-nificant challenges to the reliability of the electronic devices that are crucial to the weapon's perfor-mance.Due to miniaturization of electronic components,it is challenging to directly measure or numerically predict the mechanical response of small-sized critical interconnections in board-level packaging structures to ensure the mechanical reliability of electronic devices in projectiles under harsh working conditions.To address this issue,an indirect measurement method using the Bayesian regularization-based load identification was proposed in this study based on finite element(FE)pre-dictions to estimate the load applied on critical interconnections of board-level packaging structures during the process of projectile penetration.For predicting the high-strain-rate penetration process,an FE model was established with elasto-plastic constitutive models of the representative packaging ma-terials(that is,solder material and epoxy molding compound)in which material constitutive parameters were calibrated against the experimental results by using the split-Hopkinson pressure bar.As the impact-induced dynamic bending of the printed circuit board resulted in an alternating tensile-compressive loading on the solder joints during penetration,the corner solder joints in the edge re-gions experience the highest S11 and strain,making them more prone to failure.Based on FE predictions at different structural scales,an improved Bayesian method based on augmented Tikhonov regulariza-tion was theoretically proposed to address the issues of ill-posed matrix inversion and noise sensitivity in the load identification at the critical solder joints.By incorporating a wavelet thresholding technique,the method resolves the problem of poor load identification accuracy at high noise levels.The proposed method achieves satisfactorily small relative errors and high correlation coefficients in identifying the mechanical response of local interconnections in board-level packaging structures,while significantly balancing the smoothness of response curves with the accuracy of peak identification.At medium and low noise levels,the relative error is less than 6%,while it is less than 10%at high noise levels.The proposed method provides an effective indirect approach for the boundary conditions of localized solder joints during the projectile penetration process,and its philosophy can be readily extended to other scenarios of multiscale analysis for highly nonlinear materials and structures under extreme loading conditions. 展开更多
关键词 Board-level packaging structure High strain-rate constitutive model Load identification bayesian regularization Wavelet thresholding method
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基于GLUE和标准Bayesian方法对TOPMODEL模型的参数不确定性分析 被引量:3
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作者 赵盼盼 吕海深 +1 位作者 朱永华 欧阳芬 《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期44-48,共5页
目前,水文模型不确定性的量化问题在水文研究中受到很大关注,在一些文章中提到了许多不确定性量化的方法,其中,GLUE方法和标准Bayesian方法是两种最常用的方法。主要讨论这两种方法在研究TOPMODEL模型时计算有效性和不同之处.通过用GLU... 目前,水文模型不确定性的量化问题在水文研究中受到很大关注,在一些文章中提到了许多不确定性量化的方法,其中,GLUE方法和标准Bayesian方法是两种最常用的方法。主要讨论这两种方法在研究TOPMODEL模型时计算有效性和不同之处.通过用GLUE和标准Bayesian方法估计TOPMODEL模型参数的不确定性和模拟的不确定性,对这两种方法的结果进行评价,并讨论产生不同的原因,研究的主要结果为:(1)由Bayesian方法得到的参数后验分布比GLUE方法得到的离散型小。(2)给定GLUE中阈值(=0.8)的情况下,由Bayesian方法得到模拟流量的不确定性置信区间与GLUE方法得到的很接近。 展开更多
关键词 GLUE bayesian方法 TOPMDE模型 不确定性 敏感参数 拟合 置信区间
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A bayesian optimisation methodology for the inverse derivation of viscoplasticity model constants in high strain-rate simulations
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作者 Shannon Ryan Julian Berk +2 位作者 Santu Rana Brodie McDonald Svetha Venkatesh 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第9期1563-1577,共15页
We present an inverse methodology for deriving viscoplasticity constitutive model parameters for use in explicit finite element simulations of dynamic processes using functional experiments, i.e., those which provide ... We present an inverse methodology for deriving viscoplasticity constitutive model parameters for use in explicit finite element simulations of dynamic processes using functional experiments, i.e., those which provide value beyond that of constitutive model development. The developed methodology utilises Bayesian optimisation to minimise the error between experimental measurements and numerical simulations performed in LS-DYNA. We demonstrate the optimisation methodology using high hardness armour steels across three types of experiments that induce a wide range of loading conditions: ballistic penetration, rod-on-anvil, and near-field blast deformation. By utilising such a broad range of conditions for the optimisation, the resulting constitutive model parameters are generalised, i.e., applicable across the range of loading conditions encompassed the by those experiments(e.g., stress states, plastic strain magnitudes, strain rates, etc.). Model constants identified using this methodology are demonstrated to provide a generalisable model with superior predictive accuracy than those derived from conventional mechanical characterisation experiments or optimised from a single experimental condition. 展开更多
关键词 Constitutive modelling Finite element bayesian optimisation Finite element model updating
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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CBMA的面板堆石坝变形预测不确定性分析方法研究
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作者 程琳 张雨鹏 +3 位作者 王赵汉 马春辉 李波 许增光 《水资源与水工程学报》 北大核心 2025年第3期125-134,共10页
基于实测数据建立预测模型是面板堆石坝变形安全监控的主要方式之一。由于面板堆石坝变形的影响因素复杂,预测模型涉及因子较多,导致常规建模方法存在精度低、计算复杂且难以量化模型不确定性的问题。为此,提出一种基于Copula贝叶斯模... 基于实测数据建立预测模型是面板堆石坝变形安全监控的主要方式之一。由于面板堆石坝变形的影响因素复杂,预测模型涉及因子较多,导致常规建模方法存在精度低、计算复杂且难以量化模型不确定性的问题。为此,提出一种基于Copula贝叶斯模型平均的面板堆石坝变形预测模型构建方法。该方法利用Copula函数刻画测点变形与影响因子之间的联合分布,以替代贝叶斯模型平均中的均匀分布假设,并结合差分演化马尔科夫链蒙特卡洛算法对贝叶斯模型平均的计算体系进行优化。将该方法应用于公伯峡面板堆石坝的变形监测,分析结果表明:该方法能有效考虑模型不确定性,通过因子权重的合理分配为变形溯源提供理论依据,其预测精度优于逐步回归等传统模型,较传统贝叶斯模型平均方法也有提升。 展开更多
关键词 面板堆石坝 变形预测 COPULA理论 贝叶斯模型平均
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基于GBD数据库分析与预测中国鼻咽癌疾病负担
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作者 宋业勋 刘霞静 +1 位作者 张永全 李和清 《中南大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第4期675-683,共9页
目的:鼻咽癌发病位置隐匿导致早期诊断率低,且具有明显的地域聚集性,是中国一个重要的公共卫生问题。本研究旨在通过2021年全球疾病负担(the Global Burden of Diseases,GBD)数据库分析中国鼻咽癌的疾病负担,为鼻咽癌的精准防控提供流... 目的:鼻咽癌发病位置隐匿导致早期诊断率低,且具有明显的地域聚集性,是中国一个重要的公共卫生问题。本研究旨在通过2021年全球疾病负担(the Global Burden of Diseases,GBD)数据库分析中国鼻咽癌的疾病负担,为鼻咽癌的精准防控提供流行病学依据。方法:选取年龄标化发病率、病死率、伤残调整寿命年(disability adjusted life year,DALY)率作为疾病负担的评价指标,按照不同年龄、性别、社会人口学指数及其相关危险因素进行分层分析,同时应用差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和贝叶斯年龄-时期-队列分析模型(Bayesian age-period-cohort,BAPC)将年龄标化发病率预测至2050年。结果:2021年中国鼻咽癌年龄标化发病率、病死率、DALY率分别为3.4/10万、1.5/10万、48.7/10万,均高于同期全球水平。在所有年龄段,中国男性年龄标化发病率、病死率、DALY率均高于女性。中国鼻咽癌的疾病负担从1990至2021年随着社会人口学指数(socio-demographic index,SDI)的增高逐渐降低。中国归因于饮酒、吸烟、职业甲醛暴露的鼻咽癌疾病负担占比均高于全球水平,且在男性中尤为显著。模型预测中国及全球男性、女性、全人群的年龄标化发病率均提示从2022至2050年呈上升趋势。结论:既往30年中国鼻咽癌的疾病负担随着SDI的升高逐渐降低,但仍高于同期全球水平。同时,中国鼻咽癌的年龄标化发病率在未来30年呈上升趋势。中国仍需进一步增加医疗资源的投入以应对鼻咽癌的防控与诊疗,尤其针对高风险男性群体。 展开更多
关键词 鼻咽癌 疾病负担 社会人口学指数 贝叶斯年龄-时期-队列分析模型 差分自回归移动平均模型
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融合DT-BO-GRU的中长期光伏功率滚动预测模型
10
作者 李超 涂腾 +3 位作者 彭勋辉 李振 晁梓博 刘淑玉 《太阳能学报》 北大核心 2025年第5期275-284,共10页
提出一种基于决策树提取的贝叶斯优化GRU中长期光伏发电功率滚动预测模型。首先借助决策树模型对光伏组件模型进行参数提取,重新组成特征数据集;其次引入贝叶斯优化算法构建新的GRU神经网络模型;最后对树模型提取的光伏参数进行光伏功... 提出一种基于决策树提取的贝叶斯优化GRU中长期光伏发电功率滚动预测模型。首先借助决策树模型对光伏组件模型进行参数提取,重新组成特征数据集;其次引入贝叶斯优化算法构建新的GRU神经网络模型;最后对树模型提取的光伏参数进行光伏功率预测。实验结果表明,所提出的混合模型在极端地区等特殊场景下具有高精度的预测效果,且实验仿真结果拟合曲线更接近真实值,模型整体评价指标误差较低。因此,该文提出的融合DT-BO-GRU模型具有更高预测精度,为在北方地区对光伏发电功率预测提供了可能。 展开更多
关键词 光伏组件 神经网络 贝叶斯算法 决策树模型 参数提取 功率预测
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融合LDA-BN的船舶碰撞事故致因分析
11
作者 邵波 刘巧 +2 位作者 柯善钢 郑霞忠 贺语琴 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期157-164,共8页
为探究船舶碰撞事故致因及其关系,提升航运安全管理水平,研究提出融合狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation,LDA)与贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)的船舶碰撞事故致因分析方法。首先,运用LDA主题模型挖掘361份船舶碰撞事故调查报... 为探究船舶碰撞事故致因及其关系,提升航运安全管理水平,研究提出融合狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation,LDA)与贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)的船舶碰撞事故致因分析方法。首先,运用LDA主题模型挖掘361份船舶碰撞事故调查报告,提取27个事故致因主题;其次,利用事故树方法厘清调查报告中致因间的影响关系,构建事故致因贝叶斯网络结构,使用期望最大化算法进行贝叶斯网络参数学习,确定各节点的条件概率,构建事故致因贝叶斯网络模型;最后,通过逆向推理分析、最大致因链分析及敏感性分析,找出导致船舶碰撞事故发生的主要致因因素。结果显示:安全管理不到位、疏忽瞭望、事发水域通航环境复杂是引发船舶碰撞事故可能性大的致因,航线保持不当、应急处置不当、违规穿越锚地是导致船舶碰撞事故发生的最敏感致因因素。 展开更多
关键词 安全社会工程 船舶碰撞 狄利克雷分布主题模型 贝叶斯网络 事故致因
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无线传感网络高维时序数据状态估计算法研究
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作者 邓俊华 屠敏 《传感技术学报》 北大核心 2025年第2期356-361,共6页
无线传感网络中数据量较大,准确估计存储节点中的数据状态,可以避免传感网络受高维度、冗余数据、网络状态等问题的干扰,进而提高传感网络的安全性。然而在传感网络中,对高维时序数据的状态估计一直是一个难点问题,为此,提出一种无线传... 无线传感网络中数据量较大,准确估计存储节点中的数据状态,可以避免传感网络受高维度、冗余数据、网络状态等问题的干扰,进而提高传感网络的安全性。然而在传感网络中,对高维时序数据的状态估计一直是一个难点问题,为此,提出一种无线传感网络高维时序数据状态估计算法。采用基于信息熵的PCA降维算法对传感节点中的高维时序数据进行降维处理,基于最优集成随机森林算法提取数据的特征,将提取的状态特征数据输入到贝叶斯估计模型中,并采用粒子滤波对模型求解,完成无线传感网络高维时序数据的状态估计。仿真结果表明:所提算法的估计时间始终在1.99 s以下,节点能耗小于22.1 J,估计结果与实际结果一致,具有良好的估计效果。 展开更多
关键词 无线传感网络 数据状态估计 贝叶斯估计模型 粒子滤波 高维时序数据 信息熵
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基于量子概率的飞机HUD界面颜色编码认知摩擦量化和平衡研究
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作者 苏珂 王瑛雯 +1 位作者 张楠楠 管锐 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1164-1178,共15页
为解决飞机平视显示器(HUD)界面颜色编码不合理导致的认知摩擦,提出基于量子选择模型和量子类贝叶斯网络的认知摩擦量化和平衡模型。该模型利用贝叶斯-费舍尔线性分析法将飞行员的色彩视觉行为转化为量子选择模型可用的具体数值,利用量... 为解决飞机平视显示器(HUD)界面颜色编码不合理导致的认知摩擦,提出基于量子选择模型和量子类贝叶斯网络的认知摩擦量化和平衡模型。该模型利用贝叶斯-费舍尔线性分析法将飞行员的色彩视觉行为转化为量子选择模型可用的具体数值,利用量子选择模型中希尔伯特空间构建出的信念状态向量与正交轴之间的偏差角度准确量化认知摩擦,并根据孟塞尔色立体中的颜色心理三属性构建目标界面的有向无环网络图,使用潜在变量对期望最大化(EM)算法进行动态嵌入以提高贝叶斯网络参数学习的计算精确度,从而准确求解导致认知摩擦产生的影响因素的发生概率,以平衡认知摩擦。最后,借助战斗机平显巡航任务动态模拟飞行实验程序界面验证该方法的有效性。结果表明,提出的认知摩擦量化和平衡模型取得了较好效果,使用该模型优化后的界面认知摩擦减小了2.18,有效降低了用户与界面的认知摩擦,保障了飞行员的生命安全。 展开更多
关键词 认知摩擦 平视显示 量子选择模型 量子类贝叶斯网络
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创新价值链视角下建筑业上市公司技术创新效率研究——基于超效率网络SBM模型和BMA方法的实证分析
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作者 程敏 易小凤 王方亮 《运筹与管理》 北大核心 2025年第5期156-163,共8页
为了解建筑业上市公司技术创新效率及其影响因素,基于创新价值链视角,将超效率网络SBM模型和DEA窗口分析法相结合对2016-2020年我国48家建筑业上市公司的技术创新效率进行测度,采用贝叶斯模型平均方法分析其影响因素。研究结果表明:(1)... 为了解建筑业上市公司技术创新效率及其影响因素,基于创新价值链视角,将超效率网络SBM模型和DEA窗口分析法相结合对2016-2020年我国48家建筑业上市公司的技术创新效率进行测度,采用贝叶斯模型平均方法分析其影响因素。研究结果表明:(1)研究期内各年48家企业技术创新效率均值介于0.50~0.54之间,技术创新效率有待提升;(2)根据技术研发效率和成果转化效率将样本企业分为四类,8家企业属于高效集约型、12家企业属于低研发高转化型、9家企业为高研发低转化型、19家企业为粗放低效型;(3)成立年限、成长能力和盈利能力对建筑业上市公司技术创新效率有显著的正向影响,企业规模、研发财力资源投入强度、政府扶持以及研发人力资源投入强度对其有显著的负向影响。最后依据研究结果提出了效率改善的建议。 展开更多
关键词 创新价值链 技术创新效率 建筑业 超效率网络SBM模型 贝叶斯模型平均
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改进的风功率异常数据贝叶斯变点-Thompson tau清洗方法
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作者 王智明 陈小国 +1 位作者 王领军 鲁文彬 《太阳能学报》 北大核心 2025年第3期687-696,共10页
根据风功率异常数据分布特点及其产生原因提出一种改进贝叶斯变点-Thompson tau异常数据清洗方法。首先,对小于切入风速的非零功率值进行剔除;接着基于改进贝叶斯变点-Thompson tau法剔除功率曲线底部堆积和周围离散型异常值,得到清洗... 根据风功率异常数据分布特点及其产生原因提出一种改进贝叶斯变点-Thompson tau异常数据清洗方法。首先,对小于切入风速的非零功率值进行剔除;接着基于改进贝叶斯变点-Thompson tau法剔除功率曲线底部堆积和周围离散型异常值,得到清洗后的正常数据;最后,应用该文所提方法,对某风场6台机组的实际功率风速数据进行清洗,用清洗时间、数据删除率、均方根误差及决定系数等评价指标对所提方法进行验证。分析结果显示:与四分位-k-均值聚类算法、最优组内方差算法、贝叶斯变点-四分位法及Thompson tau-四分位法比较,该文方法能有效识别和剔除各类功率风速异常值,所建功率曲线精度高,且清洗时间短,清洗效果好,通用性较强。 展开更多
关键词 风电功率 风电机组 数据处理 功率曲线建模 改进贝叶斯变点-Thompson tau
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融合N-K-DBN模型的船舶自沉事故风险因素动态耦合分析
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作者 崔秀芳 曾杰熙 +1 位作者 邵志鹏 安楠楠 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2080-2091,共12页
我国海上事故频发,当多个风险因素动态耦合时易超系统阈值导致船舶自沉事故,造成人员伤亡、经济损失和环境危害。因此,有必要定量分析影响船舶自沉风险演化特征之间的动态耦合关系,以识别造成事故的关键因素。采用N-K模型和动态贝叶斯网... 我国海上事故频发,当多个风险因素动态耦合时易超系统阈值导致船舶自沉事故,造成人员伤亡、经济损失和环境危害。因此,有必要定量分析影响船舶自沉风险演化特征之间的动态耦合关系,以识别造成事故的关键因素。采用N-K模型和动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)研究船舶自沉风险因素的动态耦合特性,通过文本挖掘技术分析中国海事局(CMSA)公布的146起船舶自沉事故报告,对风险因素进行分类并探究其耦合机制。首先,利用N-K模型量化各风险因素间的耦合度和关系;然后,利用贝叶斯网络(BN)模型在N-K模型基础上进一步量化和优化了耦合风险,减少其主观性;最后,在BN结构上加入时间序列建立N-K-DBN风险动态耦合模型,通过风险概率分析、敏感性分析、正向推理、反向诊断和不确定性分析等,确定影响动态风险关联性的关键因素及催化因素,实现对航行中耦合风险的动态控制,并提出风险管理策略和防范措施,以提升海上安全。结果表明:船舶自沉事故的发生与耦合值呈正相关,耦合因素越多风险值越高,耦合相互作用越强。事故初期,人为因素和管理因素是船舶自沉事件的关键致因,其交叉耦合时风险更为显著。随着时间推移,船舶因素对事故的影响逐渐提高,更易与人为因素发生交叉耦合导致动态风险增强,而恶劣气象是触发船舶与其他因素耦合的催化因素,易诱发多因素的交叉耦合风险,导致事故发生概率增大。通过研究识别出安全意识淡薄、公司管理不到位、船舶故障、船舶不适航、船舶管理不当和公司未履责等是引发自沉事故的关键动态风险耦合因素,以及恶劣气象这一重要的动态风险耦合催化因素,这些因素须受到高度重视并对它们采取相应防范措施。 展开更多
关键词 安全工程 船舶自沉事故 N-K模型 动态贝叶斯网络 风险动态耦合分析
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基于STAMP复合方法的危化品罐区泄漏事故致因分析
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作者 付建民 梁正弹 王俊杰 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第6期70-78,共9页
为解决危化品储罐区泄漏事故危险性大,事故风险难以有效量化评估的问题,提出一种基于系统理论事故模型和过程(STAMP)复合方法,解析危化品罐区泄漏事故的发生机制,理清事故因素间逻辑关系并定量表述事故致因影响,以定量分析非线性事故。... 为解决危化品储罐区泄漏事故危险性大,事故风险难以有效量化评估的问题,提出一种基于系统理论事故模型和过程(STAMP)复合方法,解析危化品罐区泄漏事故的发生机制,理清事故因素间逻辑关系并定量表述事故致因影响,以定量分析非线性事故。首先,利用STAMP-“2-4”模型(24Model)建立危化品储罐区泄漏事故分析图,确定系统各组件及其层次关系,并分析事故致因及其逻辑关系;其次,采用解释结构模型(ISM)方法确定事故致因间的路径关系及层级结构,并通过度和聚类系数分析以及贝叶斯网络(BN)节点分析获得事故致因对系统的重要性;最后,通过事故案例验证该方法的有效性。结果表明:组织管理失效(如安全生产规章制度未落实、工程管理规定执行不严)是事故风险演化的核心驱动力,其总度值占比达53.3%,且与物理层、人员层因素存在显著耦合效应。 展开更多
关键词 系统理论事故模型和过程(STAMP) 危化品罐区 泄漏事故 事故致因 贝叶斯网络(BN) 逻辑关系
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基于贝叶斯网络的随机森林优化填补算法 被引量:1
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作者 董鑫宇 陈琪 +1 位作者 杨志宇 贺佳 《海军军医大学学报》 北大核心 2025年第2期253-257,共5页
目的评估并改进缺失数据处理方法,提升二分类结局预测模型性能。方法模拟数据缺失场景,通过预测模型的ROC AUC及均方根误差(RMSE)共同评估直接剔除、均值填补、随机森林填补、多重填补对预测模型性能的影响,并将贝叶斯网络引入随机森林... 目的评估并改进缺失数据处理方法,提升二分类结局预测模型性能。方法模拟数据缺失场景,通过预测模型的ROC AUC及均方根误差(RMSE)共同评估直接剔除、均值填补、随机森林填补、多重填补对预测模型性能的影响,并将贝叶斯网络引入随机森林填补算法,利用变量间相关性进行填补方法的优化。结果不同缺失占比下,通过AUC及RMSE均可得出贝叶斯网络优化随机森林填补算法效果最佳。此外,在缺失占比为10%~20%时,各种填补方法对预测模型的性能提升效果大体相同;当缺失占比为30%~40%时,相较于均值填补,除贝叶斯网络优化随机森林填补算法外,随机森林填补更好,其效果略优于多重填补;当缺失占比接近50%时,即使模型性能依旧较好,但填补数据逐渐偏离真实数据特征,模型的可用性下降。结论贝叶斯网络优化随机森林填补算法总体效果较好,当随机缺失占比30%~40%时可优先考虑。 展开更多
关键词 预测模型 缺失填补 随机森林 贝叶斯网络
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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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基于贝叶斯理论的TOPMODEL参数不确定性分析 被引量:10
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作者 梁忠民 李彬权 +2 位作者 余钟波 华家鹏 刘金涛 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期129-132,共4页
应用贝叶斯理论探讨了流域水文模型参数及预报不确定性问题.通过Monte-Carlo途径确定TOPMODEL模型的敏感参数,采用MCMC抽样技术估计敏感参数的后验概率密度分布,并根据参数的抽样系列构造水文模型预报值的经验分布,据此对模型参数的不... 应用贝叶斯理论探讨了流域水文模型参数及预报不确定性问题.通过Monte-Carlo途径确定TOPMODEL模型的敏感参数,采用MCMC抽样技术估计敏感参数的后验概率密度分布,并根据参数的抽样系列构造水文模型预报值的经验分布,据此对模型参数的不确定性及其对水文预报结果的影响进行评价.以浙江密赛流域为例进行了应用研究,提供了模型参数及预报结果不确定性的定量分析结果. 展开更多
关键词 贝叶斯理论 TOPmodel 流域水文模型 不确定性分析 MCMC
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