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1.
为应对液压举升机故障原因复杂,诊断方法准确性不高等问题,提出一种基于故障树和贝叶斯网络的液压举升机故障诊断方法。首先建立液压举升机构故障树,然后将故障树转换为贝叶斯网络,利用三角模糊函数表示举升机底事件发生概率,得到底事件模糊概率,将其做为先验概率计算叶节点发生概率,进而求得根节点后验概率以及概率重要度,可快速诊断出故障点。 相似文献
2.
3.
针对物联网流量预测困难的问题,提出了一种基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型.该模型首先根据物联网流量传输波动影响链路变化等因果关系,深入刻画物联网流量局部特征,并利用薛定谔方程优化识别模型,同时结合贝叶斯拟合因果关系联合岭回归方法建立预测模型.最后,通过仿真实验研究了该模型与其他方法之间的性能状况,结果表明该模型在平均队列、阻塞率和延迟率等方面具有较大优势. 相似文献
4.
5.
在加速寿命试验的可靠性设计中, 随机化设计的限制以及删失数据不可避免地导致低分位数估计出现较大的偏差。针对上述的问题, 结合贝叶斯抽样技术以及非线性混合模型(nonlinear mixed model, NLMM)提出了一种可靠性改进的分析方法。首先, 需要检验所收集的数据是否服从威布尔分布以及验证形状参数是否是恒定常数。其次, 考虑随机效应对尺度参数和形状参数的影响, 运用NLMM构建了尺度参数和形状参数与试验因子之间的函数关系。然后, 利用贝叶斯方法估计低分位数的可靠性寿命。最后, 实际案例研究表明, 在考虑删失问题和未完全随机设计的影响时, 所提方法能够获得更为稳健和可靠的估计结果。 相似文献
6.
地震灾害会对城市路网带来结构破坏和功能失效,在震后初期资源有限的条件下,识别出路网中的关键路段以优先抢修,对恢复路网可靠性和提升救援效率至关重要.本文采用畅通可靠度作为衡量指标,结合交通需求和供给两个维度,构建评估城市路网抗震可靠性的贝叶斯网络模型,求解模型得到震后路网中的薄弱路段和重要路段,最后结合两者识别出震后路网中的关键路段,为决策管理部门提供震后应急救援和震前路网维护的理论依据.以某区域局部路网为示例,设定地震影响,定量分析该路网的抗震可靠性并识别出路网中的关键路段,验证该模型的可行性. 相似文献
7.
为了系统的探究车、路和环境共同作用下的公交车事故致因,利用A市259条公交车事故数据,基于专家知识与数据融合方法建立贝叶斯网络结构;利用服从Dirichlet分布的贝叶斯方法进行参数学习。在验证了模型的有效性后,结合贝叶斯网络模型,运用团树传播算法推理了各变量之间的关系。研究结果表明:天气、时间、道路线形、地点都可能导致公交车事故;根据概率由大到小,导致的事故类型依次为非碰撞事故、与小汽车、非机动车、公交车碰撞;且每一事故类型的伤亡情况及最强致因因素都不尽相同。除此之外,各致因因素在不同情况下,导致的事故类型及伤亡情况概率也有差异。相关结果可以为政府及企业建立事故管理制度,减少公交车事故的发生提供一定的依据。 相似文献
8.
本文针对响应变量取值为(0,1)区间上的比例数据研究Beta回归模型的贝叶斯变量选择方法。首先通过选取合适的先验分布,基于贝叶斯随机搜索和EM方法提出了参数的估计算法;然后根据回归系数相应的指示变量后验分布提出了重要变量选择的门限准则,所提方法具有易实施、快速计算等特点;最后通过研究中国上市公司股息率实际数据的影响因素以说明所提方法的有效性。 相似文献
9.
随着金融行业的蓬勃发展,越来越多的优质银行选择了上市.该文以14家A股上市银行为研究对象,通过贝叶斯决策分析14家上市银行2017年年度报告得到净利润、营业收入、基本每股收益、加权平均净资产收益率、资产总额、每股净资产和不良贷款率这些方面对于上市银行盈利水平的影响程度. 相似文献
10.
针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。 相似文献