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Bayesian framework for satellite rechargeable lithium battery synthesizing bivariate degradation and lifetime data 被引量:10
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作者 ZHANG Yang JIA Xiang GUO Bo 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第2期418-431,共14页
Reliability and remaining useful life(RUL)estimation for a satellite rechargeable lithium battery(RLB)are significant for prognostic and health management(PHM).A novel Bayesian framework is proposed to do reliability ... Reliability and remaining useful life(RUL)estimation for a satellite rechargeable lithium battery(RLB)are significant for prognostic and health management(PHM).A novel Bayesian framework is proposed to do reliability analysis by synthesizing multisource data,including bivariate degradation data and lifetime data.Bivariate degradation means that there are two degraded performance characteristics leading to the failure of the system.First,linear Wiener process and Frank Copula function are used to model the dependent degradation processes of the RLB's temperature and discharge voltage.Next,the Bayesian method,in combination with Markov Chain Monte Carlo(MCMC)simulations,is provided to integrate limited bivariate degradation data with other congeneric RLBs'lifetime data.Then reliability evaluation and RUL prediction are carried out for PHM.A simulation study demonstrates that due to the data fusion,parameter estimations and predicted RUL obtained from our model are more precise than models only using degradation data or ignoring the dependency of different degradation processes.Finally,a practical case study of a satellite RLB verifies the usability of the model. 展开更多
关键词 rechargeable lithium battery bayesian framework bivariate degradation lifetime data remaining useful life reliability evaluation
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Modeling of combined Bayesian networks and cognitive framework for decision-making in C2 被引量:8
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作者 Li Wang Mingzhe Wang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2010年第5期812-820,共9页
The command and control(C2) is a decision-making process based on human cognition,which contains operational,physical,and human characteristics,so it takes on uncertainty and complexity.As a decision support approac... The command and control(C2) is a decision-making process based on human cognition,which contains operational,physical,and human characteristics,so it takes on uncertainty and complexity.As a decision support approach,Bayesian networks(BNs) provide a framework in which a decision is made by combining the experts' knowledge and the specific data.In addition,an expert system represented by human cognitive framework is adopted to express the real-time decision-making process of the decision maker.The combination of the Bayesian decision support and human cognitive framework in the C2 of a specific application field is modeled and executed by colored Petri nets(CPNs),and the consequences of execution manifest such combination can perfectly present the decision-making process in C2. 展开更多
关键词 bayesian networks decision support cognitive framework command and control colored Petri nets.
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健康动机性推理的影响因素及其发生机制
3
作者 刘欣 吕小康 《心理科学进展》 北大核心 2025年第10期1805-1820,共16页
健康动机性推理是指个体通过选择性处理健康信息来强化或维护自身健康信念及行为的心理过程。当前研究主要涉及健康动机的分类模式、健康动机性推理的影响因素及其发生机制。健康动机可依据时间指向、个体心理、推理目标、调节策略及信... 健康动机性推理是指个体通过选择性处理健康信息来强化或维护自身健康信念及行为的心理过程。当前研究主要涉及健康动机的分类模式、健康动机性推理的影响因素及其发生机制。健康动机可依据时间指向、个体心理、推理目标、调节策略及信息生命周期等特点进行类别划分。这种推理形式与三类因素密切相关:一是健康信念、认知特质、离散情绪等个人因素,二是信息冲突性、信息框架等信息特征,三是社会认同、文化规范等社会文化因素。采用贝叶斯模型动态地解析动机如何影响健康信息的加工过程,有助于整合新的健康证据和个体信念的调整过程。未来研究应致力于构建健康动机性推理的综合影响因素模型,结合认知神经科学方法深入探讨其机制,并进一步优化健康干预策略。 展开更多
关键词 动机性推理 动机类型 健康信念 信息框架 贝叶斯推理
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应用精确Zoeppritz方程的叠前PP-PS波联合非线性反演方法
4
作者 杨涛 王鹏起 +3 位作者 李庆春 霍科宇 李伟 何煦鹍 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期152-162,203,共12页
叠前AVO反演是获取地层物性参数的重要手段,传统的叠前AVO反演方法多基于近似反射系数方程,往往在特定的地质环境或大入射角情况下精度较低。为克服这些不足,文中提出了一种基于精确Zoeppritz方程的叠前PP-PS波联合非线性反演方法。该... 叠前AVO反演是获取地层物性参数的重要手段,传统的叠前AVO反演方法多基于近似反射系数方程,往往在特定的地质环境或大入射角情况下精度较低。为克服这些不足,文中提出了一种基于精确Zoeppritz方程的叠前PP-PS波联合非线性反演方法。该方法将多目标的全局优化算法与纵横波联合反演相结合,可同时对PP和PS波两个目标函数进行优化,从而实现完全非线性参数反演。为解决传统PP-PS波联合反演中PS波地震资料权重系数给定困难的问题,在贝叶斯框架下建立了PP-PS波联合反演的多目标函数,并引入多目标智能优化算法——SPEA2求解构建的反演多目标函数。单井合成地震记录、Marmousi模型合成地震记录以及实际地震数据的测试结果表明,该叠前PP-PS波联合非线性反演方法能够高精度地估计地层的弹性参数,在处理复杂地层和大入射角地震数据时反演效果优于传统的AVO反演方法。 展开更多
关键词 精确Zoeppritz 方程 叠前AVO 反演 SPEA2(Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2) PP-PS 波联合 反演 贝叶斯框架
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融入先验知识的MIMO声呐自适应检测方法
5
作者 马治勋 殷超然 +1 位作者 王天琪 郝程鹏 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第7期2383-2388,共6页
为了提高多输入多输出声呐在高斯噪声和混响背景下的检测性能,提出了一种融入先验知识的贝叶斯自适应检测方法。考虑一种高斯噪声和混响共存的干扰场景,首先引入贝叶斯理论,将未知混响协方差矩阵建模为逆复Wishart分布的随机矩阵;其次,... 为了提高多输入多输出声呐在高斯噪声和混响背景下的检测性能,提出了一种融入先验知识的贝叶斯自适应检测方法。考虑一种高斯噪声和混响共存的干扰场景,首先引入贝叶斯理论,将未知混响协方差矩阵建模为逆复Wishart分布的随机矩阵;其次,联合利用两组训练数据,设计一种两步式干扰协方差矩阵估计方法;最后,利用干扰协方差矩阵估计值代替其真实值,得到基于贝叶斯框架的自适应匹配滤波器。仿真结果表明,所提出的检测方法能够更准确地实现对干扰协方差矩阵的估计,并且在训练数据不足时,该方法具有稳健的检测性能。 展开更多
关键词 多输入多输出声呐 自适应检测 高斯背景 逆复Wishart分布 贝叶斯框架
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基于人工智能集成开发环境的寒地老年人环境健康风险智能评估系统
6
作者 张天衡 付瑶 +1 位作者 高建 薛焕然 《风景园林》 北大核心 2025年第7期123-131,共9页
【目的】构建基于贝叶斯概率框架的寒地老年人环境健康风险预测系统,评估不同户外环境暴露对老年人生理心理指标的影响,为老年健康管理及适老化环境设计提供科学决策支持。【方法】通过开展沈阳市某社区3种典型户外环境(活动区域、绿道... 【目的】构建基于贝叶斯概率框架的寒地老年人环境健康风险预测系统,评估不同户外环境暴露对老年人生理心理指标的影响,为老年健康管理及适老化环境设计提供科学决策支持。【方法】通过开展沈阳市某社区3种典型户外环境(活动区域、绿道区域、街道区域)的老年人健康指标采集试验,构建环境特征参数和个体敏感度参数框架;结合性别差异特征,建立基于贝叶斯概率框架的环境健康预测模型并进行交叉验证;利用AI-IDE平台,建立基于移动端的环境健康风险预测系统;基于预测系统的参数敏感性分析结果,提出寒地适老化户外环境的设计优化策略。【结果】1)老年女性环境敏感度显著高于男性;绿道环境对老年人健康效应最佳,表现为收缩压下降和积极情绪增加;2)预测模型具有良好的拟合优度和预测区间覆盖率;移动端预测系统实现了适老化界面设计和实时风险预警;3)确定了最优空间开敞度与绿化覆盖度范围,为环境设计提供了量化指标。【结论】基于贝叶斯概率框架构建的预测系统实现了寒地老年人环境健康风险的精准评估,采用个体差异参数化方法,结合多层级联预测框架的系统设计,显著提升了健康风险概率的预测精度。利用AI-IDE平台加速了从研究到应用的转化过程,为寒地适老化景观环境优化提供了量化指标和科学基础。 展开更多
关键词 老年人环境健康效应 适老化设计 贝叶斯概率框架 人工智能 个体特异性差异 寒地环境
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基于Bayesian-SVR的城市用水量软测量建模
7
作者 王鲜芳 杜志勇 潘丰 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2010年第4期409-413,共5页
针对传统交叉验证方法确定SVR模型参数存在耗时过长的问题,利用贝叶斯置信框架推断SVR的模型参数。通过第一级推断确定支持向量机的权矢量ω和偏置项b,通过第二级推断确定模型确定不敏感系数ε、惩罚因子C,通过第三级推断得到核参数。... 针对传统交叉验证方法确定SVR模型参数存在耗时过长的问题,利用贝叶斯置信框架推断SVR的模型参数。通过第一级推断确定支持向量机的权矢量ω和偏置项b,通过第二级推断确定模型确定不敏感系数ε、惩罚因子C,通过第三级推断得到核参数。然后利用该方法对某城市用水系统中用水量进行建模,预测结果表明该方法不仅能加快建模速度,而且提高了预测精度。 展开更多
关键词 交叉验证 支持向量回归 贝叶斯置信框架
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恶意挖矿流量快速检测框架的设计与实践
8
作者 杨震 程雨 李京 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第9期148-155,共8页
随着互联网的发展,恶意软件的数量越来越多,其中恶意挖矿软件利用系统漏洞劫持用户设备进行数字货币的挖掘,隐蔽地消耗着用户设备的计算资源和网络资源,是许多单位关注的重点问题之一。针对当前恶意挖矿行为难以检测,准确率低等问题,设... 随着互联网的发展,恶意软件的数量越来越多,其中恶意挖矿软件利用系统漏洞劫持用户设备进行数字货币的挖掘,隐蔽地消耗着用户设备的计算资源和网络资源,是许多单位关注的重点问题之一。针对当前恶意挖矿行为难以检测,准确率低等问题,设计一种新型的快速恶意挖矿流量检测框架。该框架采用清晰的流程组合实现了可扩展的处理能力,通过针对性提取挖矿流量特征和优化的朴素贝叶斯算法实现准确的检测能力,借助灵活的模块配置实现了高兼容性的部署能力。最终分析并配置了校园网络应用环境,并通过实验证明该框架能够有效地对加密、非加密和基于IPv6传输的挖矿流量实现快速检测。 展开更多
关键词 检测框架 恶意挖矿流量 数字货币 朴素贝叶斯算法 加密流量 机器学习
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复杂社会技术系统视角下民用瓶装LPG爆炸事故致因分析 被引量:1
9
作者 郑小强 孙逸林 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期4808-4819,共12页
探讨民用瓶装液化石油气(Liquefied Petroleum Gas, LPG)爆炸事故致因,对保障公共安全意义重大。首先,收集中国内地2014—2023年110起民用瓶装LPG爆炸事故典型案例,明确事故系统特征;其次,由Rasmussen风险管理框架建立事故6级层次结构,... 探讨民用瓶装液化石油气(Liquefied Petroleum Gas, LPG)爆炸事故致因,对保障公共安全意义重大。首先,收集中国内地2014—2023年110起民用瓶装LPG爆炸事故典型案例,明确事故系统特征;其次,由Rasmussen风险管理框架建立事故6级层次结构,基于事故查证资料辨识19项典型致因并建立AcciMap模型;最后,融合AcciMap与贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)构建量化分析框架,通过诊断推理和敏感度分析辨识关键致因。结果表明:民用瓶装LPG爆炸事故拥有不安全行为和物态2条关键路径;安全生产监管与执法检查不力、违法违规或无资质经营与供气、安全生产主体责任未落实、安全管理和隐患整改存在缺陷、安全培训和应急管理存在缺陷、违规操作钢瓶或燃气器具、安全防护设备或措施存在缺陷是关键致因。应针对关键致因,从政府部门、经营单位、用户单位协同的视角采取靶向防治对策。 展开更多
关键词 公共安全 液化石油气 Rasmussen风险管理框架 AcciMap 贝叶斯网络
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考虑环境因素的桥梁动力学特性识别方法 被引量:1
10
作者 李阿坦 朱逸尘 +2 位作者 张立奎 熊文 赵先民 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期18-26,共9页
在长期结构健康监测(SHM)中,运营模态分析(OMA)技术通常用于识别结构的动力学特性(桥梁固有频率和阻尼比)。然而,传统的OMA方法没有考虑环境变化的影响,这会影响结构参数识别的准确性。数据驱动模型虽然能够评估和预测环境变化趋势,但... 在长期结构健康监测(SHM)中,运营模态分析(OMA)技术通常用于识别结构的动力学特性(桥梁固有频率和阻尼比)。然而,传统的OMA方法没有考虑环境变化的影响,这会影响结构参数识别的准确性。数据驱动模型虽然能够评估和预测环境变化趋势,但无法反映结构参数的物理意义。针对上述问题,笔者提出了一种考虑环境因素的桥梁动力学特性识别方法,可将运营模态分析与数据驱动模型相结合,在考虑环境变化的同时识别动力学参数,采用了贝叶斯概率框架,允许将数据中的不确定性和相关性纳入模型并通过模拟数据验证了该方法的合理性,还将其应用于一座大跨度悬索桥的吊索监测数据。结果表明:该方法可以在不同温度条件下提供较为一致的模态参数估计,同时所识别出的温度相关参数均在所预测的0.95置信区间内,并与预先发现的温度影响趋势一致,该方法能够在考虑环境因素的同时有效识别桥梁动力学特性。 展开更多
关键词 桥梁工程 动力学特性识别 运营模态分析 结构健康监测 高斯过程 贝叶斯概率框架
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贝叶斯框架下利用GPS数据反演震源参数的一种改进MCMC算法 被引量:2
11
作者 王乐洋 席灿 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3367-3385,共19页
随着机器软硬件设施的飞速发展,贝叶斯算法在各个领域得到了广泛应用.在贝叶斯的框架下,以采样方式的MCMC方法去求解震源参数问题时,马尔科夫链的收敛对于得到合理正确的震源参数至关重要.基于此,本文在已有研究的基础上,改进了MCMC方... 随着机器软硬件设施的飞速发展,贝叶斯算法在各个领域得到了广泛应用.在贝叶斯的框架下,以采样方式的MCMC方法去求解震源参数问题时,马尔科夫链的收敛对于得到合理正确的震源参数至关重要.基于此,本文在已有研究的基础上,改进了MCMC方法的随机步长生成方式,使其随机步长整体符合正态分布;并考虑到初值对马尔科夫链的收敛至关重要,提出以非线性启发式搜索算法结合贝叶斯框架下的MCMC算法共同反演地震震源参数.论文以MPSO算法提供初值,以一组随机生成的值作为对照,针对美浓地震,以GPS位移数据验证了改进MCMC算法在收敛速度上优于原始算法,置信区间更为合理;同时验证了以MPSO为贝叶斯算法提供初值的情况下,不仅克服了启发式搜索算法的不稳定性,且改进算法收敛速度更快.为了验证改进算法能大大缩减采样所需要的次数,拓展本文改进算法在不同类型地震中的应用,本文将改进算法以10万次采样反演了博德鲁姆-科斯MW6.6倾滑型地震震源参数.反演结果支持博德鲁姆-科斯地震断层为北向倾斜断层,形变场拟合东西方向(EW)均方根误差为1.43 mm,南北方向(SN)均方根误差为3.23 mm,垂直方向均方根误差为9.69 mm,优于大部分同类型已有文献. 展开更多
关键词 贝叶斯框架 MCMC算法 震源参数反演 美浓地震 博德鲁姆-科斯地震
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顾及随机特征的GNSS连续站坐标时间序列建模方法 被引量:2
12
作者 石睿娟 苏小宁 +1 位作者 鲍庆华 李毓照 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2110-2124,共15页
GNSS观测技术为研究板块运动、地震同震和震后形变以及无震慢滑移等地壳物理现象提供了重要的观测数据,其中的关键步骤是在充分考虑时间序列随机特征的基础上,精准提取时间序列的构造运动信息和非构造运动信息.本文提出一种基于贝叶斯... GNSS观测技术为研究板块运动、地震同震和震后形变以及无震慢滑移等地壳物理现象提供了重要的观测数据,其中的关键步骤是在充分考虑时间序列随机特征的基础上,精准提取时间序列的构造运动信息和非构造运动信息.本文提出一种基于贝叶斯框架的GNSS连续站坐标时间序列建模方法,顾及随机特征精准提取出模型参数的最优解及其误差.首先,引入基于贝叶斯框架的参数解算方法,获得模型参数的最优解及误差;其次,系统分析观测数据噪声随机特征和模型参数随机特征对模型解算结果的影响;最后,将该方法应用于青藏高原东北隅GNSS观测数据构造运动与非构造变形的有效提取.相比基于最小二乘拟合的GNSS连续站坐标时间序列建模传统方法,本文引入基于贝叶斯框架的参数最优解解算的GWMCMC算法,顾及随机特征精准高效提取出GNSS坐标时间序列中测站的构造运动趋势与非构造运动信息,能够更加准确获取参数的最优解及误差.同时相较传统的MCMC算法,GWMCMC算法通过并行计算改进算法的性能并提高了计算效率.本文的研究成果为后续利用构造变形开展地壳形变运动学特征和动力学机制提供数据支撑. 展开更多
关键词 GNSS坐标时间序列 贝叶斯框架 精准提取 构造运动 非构造变形
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土体本构模型参数的不确定性评估研究
13
作者 薛阳 苗发盛 +2 位作者 吴益平 温韬 王艳昆 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2797-2807,共11页
模型参数评估是本构模型发展的重要研究内容。为了考虑本构模型参数评估过程中存在的误差,采用基于结构可靠度、子集模拟和自适应条件抽样方法的贝叶斯框架,提出一种基于试验数据反演的本构模型参数不确定性评估方法。分别以表征岩土体... 模型参数评估是本构模型发展的重要研究内容。为了考虑本构模型参数评估过程中存在的误差,采用基于结构可靠度、子集模拟和自适应条件抽样方法的贝叶斯框架,提出一种基于试验数据反演的本构模型参数不确定性评估方法。分别以表征岩土体剪应力−剪应变的节理剪切本构模型和描述土体非线性应变增量−应力增量的亚塑性黏土本构模型为例,研究了本构模型参数、土体偏应力−应变和孔隙比−压力曲线的不确定性表征结果,并分析了模型参数对试验结果的敏感性。结果表明该方法可以评估验数据驱动下本构模型参数的拟合不确定性。对于应力−应变曲线的表征,节理模型参数■和η的贡献相对较大,而亚塑性模型的多数参数贡献度差异较小。研究结果有助于加深对这两种本构模型的理解以及提高本构模型预测的可靠性。 展开更多
关键词 节理本构模型 亚塑性模型 贝叶斯理论 不确定性量化
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基于缩放框架的改进贝叶斯网络结构优化算法
14
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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基于岩体分类指数的变形模量统计特征的识别
15
作者 孙阳 《水电能源科学》 北大核心 2024年第6期83-87,共5页
变形模量参数的统计特征是水电站库岸边坡风险评估中的重要设计参数。在施工期库岸边坡的灾害预警中,现场直接测量岩体的变形模量耗时且有时无法实施。当来自现场直接测量的数据有限或不可用时,通常在工程初设阶段可获得各种间接信息来... 变形模量参数的统计特征是水电站库岸边坡风险评估中的重要设计参数。在施工期库岸边坡的灾害预警中,现场直接测量岩体的变形模量耗时且有时无法实施。当来自现场直接测量的数据有限或不可用时,通常在工程初设阶段可获得各种间接信息来估计变形模量,如岩体分类指数。对此,提出一种贝叶斯更新框架可结合多种间接信息来估计变形模量的统计特征。通过在岩体分类过程中获得三种指数来更新变形模量参数的平均值、标准差和波动范围。对比现场直接测量值及随机场统计特征的变化,使用多种岩体分类指数的贝叶斯更新方案,显示出对参数更有效的识别。 展开更多
关键词 变形模量 贝叶斯更新框架 不确定性 岩体分类指数 随机场
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基于校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测 被引量:6
16
作者 刘慧鑫 沈晓东 +3 位作者 魏泽涛 刘友波 刘俊勇 白元宝 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1272-1285,I0003,共15页
随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在... 随着电力市场之间耦合程度不断加深,只局限于单个市场内部的传统特征集不足以支撑高精度预测的需求。而且模型预测性能对校准窗口的选择敏感,而传统电价预测仅使用一个固定时间长度的数据集,同时预测模型的“黑盒”结构导致预测结果在工程应用中可信度偏低。针对上述问题,该文提出一种考虑校准窗口集成与耦合市场特征的可解释双层日前电价预测框架。内层框架为基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition,ICEEMDAN)的择优预测,首先分解原始电价序列,然后应用Lasso估计回归(lassoestimated autoregressive,LEAR)、长期和短期时间序列网络(long-term and short-term time-series networks,LSTNet)、卷积神经网络-长短记忆神经网络(convolutionalneuralnetworks-longshort termmemory,CNN-LSTM)、移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)和核极限学习机(kernel extreme learning machines,KELM)模型预测子序列并选择最优预测算法。外层框架为基于贝叶斯模型平均(bayes modelaveraging,BMA)的校准窗口集成预测,针对每个不同校准窗口长度数据集下的预测分配权重并集成得到预测电价。最后,通过可解释方法沙普利加性解释模型(shapley additiveexplanations,SHAP)分析耦合市场特征如何影响预测电价。该文通过北欧电力市场数据集的算例分析证明了所提算法的优越性和校准窗口集成方案的有效性。 展开更多
关键词 校准窗口集成 耦合市场特征 双层预测框架 改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN) 贝叶斯模型平均(BMA) 沙普利加性解释模型(SHAP)
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贝叶斯框架下的单幅图像去雾算法 被引量:18
17
作者 王多超 王永国 +2 位作者 董雪梅 胡晰远 彭思龙 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第10期1756-1761,共6页
在有雾天气条件下拍摄的图像,由于光线在传播过程中受到空气中悬浮颗粒的散射,导致图像内容模糊不清,颜色偏灰白色.为了恢复出清晰的图像,根据大气散射物理模型,利用图像的稀疏先验知识,在贝叶斯框架下提出一种单幅图像去雾算法.该算法... 在有雾天气条件下拍摄的图像,由于光线在传播过程中受到空气中悬浮颗粒的散射,导致图像内容模糊不清,颜色偏灰白色.为了恢复出清晰的图像,根据大气散射物理模型,利用图像的稀疏先验知识,在贝叶斯框架下提出一种单幅图像去雾算法.该算法用图像梯度稀疏性先验来约束优化结果,并认为图像成像噪声服从零均值的高斯分布,然后用IRLS方法对其求解.实验结果表明,该算法能够很好地恢复图像的对比度和保持图像的真实颜色,噪声小,便于应用. 展开更多
关键词 去雾 贝叶斯框架 稀疏先验 大气散射模型
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基于双相介质理论的储层参数反演方法 被引量:18
18
作者 桂金咏 高建虎 +1 位作者 雍学善 李胜军 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期3424-3438,共15页
传统基于单相介质理论的储层参数反演方法将孔隙流体与固体骨架等效为单一固体,弱化了孔隙流体的影响,反演结果精度不高.本文提出根据双相介质理论反演储层参数的方法.首先,在前人研究的基础上,利用岩石物理模型建立弹性参数与孔隙度、... 传统基于单相介质理论的储层参数反演方法将孔隙流体与固体骨架等效为单一固体,弱化了孔隙流体的影响,反演结果精度不高.本文提出根据双相介质理论反演储层参数的方法.首先,在前人研究的基础上,利用岩石物理模型建立弹性参数与孔隙度、饱和度、泥质含量等储层参数间的关系,进而将双相介质反射系数推导为储层参数的函数;其次,根据贝叶斯反演理论,在高斯噪声假设的基础上,采用更加符合实际情况的修正柯西分布函数描述反射系数的稀疏性,推导出储层物性参数目标反演函数;最后,应用差分进化非线性全局寻优算法来求解目标反演函数,使得反演结果与实际资料间误差最小.新方法旨在突出流体对介质反射系数的影响,以期得到较高的储层参数反演精度.模型与实际资料测试均表明该方法可行、有效且反演精度较高. 展开更多
关键词 双相介质 储层参数 反演 岩石物理模型 贝叶斯框架
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基于贝叶斯框架和回声状态网络的日最大负荷预测研究 被引量:19
19
作者 嵇灵 牛东晓 吴焕苗 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期82-86,共5页
为克服神经网络中的伪回归问题,对标准的回声状态网络进行改进,用贝叶斯理论提高网络的泛化能力。在实证算例分析中,采用某地区的实际负荷数据和相关气候数据,对该地区的日最大负荷进行预测,验证所提方法的有效性和适用性。对比试验的... 为克服神经网络中的伪回归问题,对标准的回声状态网络进行改进,用贝叶斯理论提高网络的泛化能力。在实证算例分析中,采用某地区的实际负荷数据和相关气候数据,对该地区的日最大负荷进行预测,验证所提方法的有效性和适用性。对比试验的预测结果表明,改进的回声状态网络比标准回声状态网络和前馈神经网络预测效果更精确,网络泛化能力更强。 展开更多
关键词 回声状态网络 贝叶斯框架 日最大负荷 负荷预测
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基于EEMD-LSSVM的超短期负荷预测 被引量:74
20
作者 王新 孟玲玲 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期61-66,共6页
针对传统的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数不易确定且单一预测模型精度不高的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)与LSSVM的组合预测模型。首先利用EEMD将历史数据分解成一系列相对比较平稳的分量序列,再对各子序列分别建立合适... 针对传统的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数不易确定且单一预测模型精度不高的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)与LSSVM的组合预测模型。首先利用EEMD将历史数据分解成一系列相对比较平稳的分量序列,再对各子序列分别建立合适的预测模型。进一步通过贝叶斯证据框架来优化LSSVM的参数,用贝叶斯推理确定模型参数、正规化超参数和核参数。然后将各子序列预测结果进行叠加得到最终预测值。最后,将该预测模型用于某一家庭超短期负荷预测中,仿真结果表明,该模型取得了比单一模型更好的预测效果。 展开更多
关键词 超短期负荷预测 集合经验模态分解 最小二乘支持向量机 贝叶斯框架 时间序列
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