基于随机森林的航空安全因果预测新方法

构建精确航空安全预测模型确定事故及其致因因素变化规律，对航空安全智能管理与主动决策具有重要意义。为此，提出一种基于Bow-tie模型组合的随机森林算法用于航空安全因果预测，完成安全预测模型参数优化、致因变量贡献排序。首先，基于Bow-tie模型开展航空安全致因因素的关联辨识，确定安全致因变量。其次，以某航空公司2017～2019年民航安全数据：管理因素、环境因素、飞机因素、人的因素、外在因素等为研究对象，基于随机森林构建航空安全因果预测模型，开展预测变量的重要性分析、模型构建和预测精度分析。结果表明，该方法能有效预测航空安全关键因素及航空安全态势的变化趋势。同时，该方法与相关向量机、神经网络做了性能对比，所提模型在预测性能和稳健性均占优。此外，变量重要性分析结果表明：环境因素对2017～2019年航空安全影响最大，需要重点管控；反之，管理因素对于航空安全影响最小，可忽略。     

SIMO系统辅助变量最小二乘盲辨识方法

辅助变量辨识方法是一类重要的辨识方法,然而对于盲辨识,系统输入未知,辅助矩阵的选择就成了难题。针对盲辨识领域研究最多的单输入多输出(SIMO)系统,利用辅助变量方法研究相应的盲辨识方法,其基本思想是联立其中两个子系统进行辨识,利用其他子系统的输出来构造辅助矩阵,从而提出了辅助变量最小二乘盲辨识方法,来获得系统参数估计。还给出所提算法的递推形式,并进行了收敛性分析。仿真例子验证了所提方法的有效性。     

结构方程系统与反事实——兼论传递性的充分条件集

因果模型中反事实的分析是一种数学式的计算。以实际发生为基础,赋值内生变量,求解模型中的方程,可判断反事实语句的真值,验证变量间是否存在因果关系、反事实依赖关系。结构方程表示变量间的因果关系,解释反事实,智能体的行为可打破原有的因果结构,构建变量间的新联系,同时致使智能体的信念发生转变,产生实际世界的新认知。哈尔彭设定的因果关系传递性的充分条件集一定程度上可解释传递性的反例,模型的计算方法可以证明刘易斯依据反事实定义的因果关系具有传递性。变量{X₁,…,X_n-1,X_n}(n≥3)间的因果关系是传递的,当且仅当任意两个相邻变量X_i-1和变量X_i具有反事实依赖关系,且从X₁到X_n存在唯一因果路径。     

基于结构方程的高校顾客满意度模型

将结构方程模型方法用于高校顾客满意度研究，可以借助观测模型和结构模型来探索潜变量及其相互间的因果关系。依据高等教育服务质量的特性和顾客满意理论，对构成顾客满意及其因果变量的相互关系进行分析和模型的路径设计，构建了高校顾客满意度模型，并借助PLS路径分析软件进行了实证分析，证实模型有较好的拟合度。     

注塑过程子时段动态非线性质量预测

针对注塑间歇过程多阶段、缓慢时变、非线性和质量变量测量值不能在线获得等特点，提出子时段滑动窗口广义回归神经网络质量预测方法，首先，采用分类算法对三维数据矩阵的时间片PCA负载矩阵进行分析，根据相关性分析把注塑过程划分为几个子时段，然后确定与重量密切相关的阶段，在确定的阶段内采用滑动窗口建立GRNN多模型，解决常规MPLS在工业应用过程中存在的几个潜在问题：（1）静态单一模型；（2）模型失配问题；（3）MPLS线性方法不能充分有效压缩和抽取非线性过程信息；（4）估计未来测量变量所引进的模型偏差。所提方法与子时段滑动窗口MPLS方法进行仿真比较。结果证明了所提方法的有效性。     

基于马尔可夫毯时序回归模型的房地产板块指数预测

房地产板块是中国股市的核心行业板块，房地产板块股价指数走势的分析有助于对中国股市态势的正确把握. 针对行业板块之间的相关性难以发现和房地产板块股价指数难以有效预测的问题，基于股市行业板块之间指数波动的相关性，利用马尔可夫毯学习算法选择与房地产板块相关的行业板块，通过因果分析避免现行方法中选取相关板块的主观性；进而，利用Granger因果检验从中选择与房地产板块存在时序因果关系的板块，从而构建房地产板块的向量时序回归模型，实现对房地产板块股价指数的有效预测；最后，通过脉冲响应和方差分解对模型进行分析. 对于上证股市所进行的实验比较和实证分析的结果表明，该方法能有效预测房地产板块股价指数的走势.     

错误逻辑变量论域未知的对象识别状态与应该状态之间的转化

研究空间p、事物S(t)、特征T(t)、量值L(t)参数为确定常量的条件下,论域参数为变量且未知时,错误识别对象的识别状态与应该状态的转化,提出消除系统对象错误的方程和路径,以便减少或消除由系统错误带来的损失或灾难。研究发现,当对象识别状态的论域包含应该状态的论域时,可以采用错误矩阵一类5集合方程构建错误矩阵集合方程;当对象识别状态的论域包含于应该状态的论域时,可以采用错误矩阵一类4集合方程构建一元置换变换错误矩阵集合方程。     

支持路径分析的仿真因果追溯分析方法

通过因果追溯分析对仿真结果作出因果解释是仿真非常重要的一个环节.为了支持因果分析,首先提出扩展事件图,以重构仿真中发生的事件以及事件之间的因果关系;然后根据对图模型的概率参数,分析最可能作用路径和最主要作用路径,以获取更多的知识;最后以一个导弹攻防对抗仿真为例,对以上方法进行了必要的验证.     

不完整数据非均衡案例双重鲁棒因果推理EI北大核心CSCDCSSCI

大规模数据中实体异质性和数据不完整性等因素严重制约了因果推理的品质.本文提出了不完整数据双重鲁棒因果推理模型,实现了基于随机分配机制与无偏响应参数估计的因果效应辨识.首先拓清了基于观察数据的因果效应可辨识和可估计的条件.引入处理分配概率分布的概念,构建基于最小化绝对标准偏差的整数优化模型,消除了处理组与对照组之间的协变量不均衡性.通过数据匹配选择模型推导基于最优解或近似优化解的数据子集,实现两组案例之间处理分配的再随机化.通过增强逆概率加权方法,实现案例不完整响应参数的无偏估计.该方法对响应参数估计与处理分配概率的不确定性兼具有鲁棒性,提高了因果效应辨识的品质.最后通过真实案例和拓展数值分析,验证了本方法的有效性.     

基于因果贝叶斯网络的风险建模与分析

风险管理的核心在于干预风险,这需要了解风险事件间的因果关系。提出了一种基于因果贝叶斯网络的风险建模与分析方法,所提方法由基于业务流程分析的风险识别、基于贝叶斯因果网络的风险建模和关键风险事件识别三个主要步骤组成,有利于识别和评估风险事件间因果关系,为制订高效的风险应对计划提供可靠的依据。所提方法被应用于某公司国际采购风险分析中,取得显著效果。     

系统发展对策生成的子系统流位反馈环结构分析法——以银河杜仲经济生态系统现代农业区建设为例

系统反馈环结构分析是生成促进系统良性发展对策的一个有效方法. 针对反馈环构建及其运行规律分析缺乏规范方法的问题，建立系统发展对策生成的子系统流位反馈环结构分析法：首先，采用流率基本入树建模法构建系统整体流图，用树枝向量行列式计算出流图全部反馈环；接着，根据系统目标划分子系统，确定各子系统流位变量，构建子系统的流位反馈环结构图；分析确定子系统各反馈环的关键变量，及影响关键变量的调控变量和调控因果链，揭示政策作用的杠杆点；最后，依据杠杆点和调控因果链、遵循整体对策生成原则，确定系统发展对策. 全文以银河杜仲经济生态系统现代农业区建设为实例，演示子系统流位反馈环结构分析方法的基本步骤，生成4项发展对策，对策实施效果证明了该方法的可行性和有效性.     

基于WBS-RBS-DSM的项目风险识别与评估

针对传统的项目风险评估方法缺乏对风险传播的考虑,通过分析项目中工作包之间相互依赖的内涵,指出风险会因为工作包之间的依赖而发生传播,并基于依赖结构矩阵DSM阐述了风险传播路径,在传统WBS-RBS矩阵的基础上,提出了基于WBS-RBS-DSM的风险评估方法,以计算项目所面临的综合风险值。最后,通过一个实例验证了该方法的可行性。     

美国股市会影响金砖国家股市之间的相关性吗?——线性和非线性条件Granger因果检验

利用线性和非线性条件Granger因果检验方法探讨了美国股票市场对金砖国家股市相关结构的直接和间接因果影响关系。在条件线性Granger因果检验基础上,考虑到证券市场之间显著的非线性关系,文章利用非参数回归、VAR模型及非线性Granger因果检验等,构建了诊断金融市场非线性条件Granger因果检验方法。实证结果发现金砖国家股市之间存在的四种类型条件因果关系能更深刻揭示市场之间的交互关系。研究证实美国市场对金砖国家股市相关性有重要的影响作用,同时巴西股市最易受到美国股市的影响。最后,稳健性检验进一步说明了结果的合理性。     

结构VAR模型辨识的条件互信息图模型

在结构向量自回归(VAR)模型辨识的图模型中引入信息论方法.定义了线性条件互信息图,图中的结点表示时间序列不同时刻的随机变量,结点间的边表示随机变量之间存在的因果相依关系.提出了随机变量之间条件线性联系存在性的信息论检验方法.图中边的存在性用基于线性条件互信息的枢轴量检验,枢轴量的显著性用置换检验决定.用统计分析的方法确定当前变量之间联系的方向,建立了有向非循环图.最后以模拟序列为例,验证了所提出的方法是可行且有效的.     

基于多信号流图和相似性度量的故障可诊断性评价方法

针对目前基于定性模型无法对电子系统故障可诊断性进行定量评价的问题, 将定性模型与数据驱动方法相结合, 提出一种基于多信号流图和相似性度量的故障可诊断性评价方法。首先, 根据系统的组成结构建立多信号流图模型并得到故障-测试相关性矩阵, 基于故障-测试相关性矩阵提出了故障可诊断性评价准则。其次, 提取测试信号的小波包Shannon熵作为特征向量, 以欧式距离作为相似性度量指标, 将故障可诊断性定量评价问题转换为不同故障模式下测试信号特征向量的相似性度量问题。然后, 构建故障可诊断性评价矩阵, 依据故障可诊断性评价矩阵提出了系统可诊断性指标。最后, 通过仿真分析验证了所提方法的有效性。结果表明, 所提方法在不构建数学模型的前提下, 能够实现电子系统的故障可诊断性的定量评价。     

基于动态因果结构推断的SVAR模型识别:算法和仿真

给定任一满足递归结构假设的SVAR模型,存在一个与其是相同数据生成过程的线性动态因果结构模型,且SVAR模型系数矩阵与动态因果结构之间存在特定的对应关系,故同期变量间因果结构推断可以为SVAR模型提供正确的识别条件.同时还证明同期变量与滞后变量间动态因果结构推断能为同期变量间因果结构的正确推断提供有用信息.据此,在PC算法基础上,构建了动态因果结构推断的具体算法,将基于同期变量因果结构推断的SVAR模型识别拓展到基于动态因果结构推断,从而使SVAR模型得以完全识别的情形得到有效拓展,并给出了该方法下SVAR模型识别的充要条件,这些结论均得到了Monte Carlo仿真结果的有力支持.     

中国科技投入与经济增长的Granger因果关系分析

传统的Granger因果关系检验只适用于平稳变量。中国经济的快速增长使得多数宏观经济变量表现出非平稳特征。协整以及建立在协整关系基础上的误差修正模型为研究非平稳变量之间的因果关系指明了新的途径。本文利用1953～2003年中国科技投入和经济增长的年度数据，建立了一个反映二者动态关系的误差修正模型。通过基于误差修正模型的Granger因果检验，发现中国科技投入和经济增长之间存在双向因果关系。     

汽车再生资源利用系统建模分析

通过对汽车产品生产、销售、使用、报废、回收及再利用过程的全寿命周期的资源利用过程分析，确立了汽车再生资源利用系统各变量之间的因果关系；利用系统动态学方法建立了汽车再生资源利用系统流图，并构建了汽车再生资源利用系统数学模型；以此模型为基础对我国汽车报废量进行了预测；通过仿真对影响汽车再生资源总量变化的因素进行了分析，从而为汽车再生资源的合理利用及相关政策制定提供了可借鉴的理论方法。     

基于BN的武器装备体系能力重要度分析

面对不断变化的未来不确定作战环境,在有限资源和技术水平下,武器装备体系顶层设计人员需要辨识与明确对体系建设目标影响最大的能力集合。提出用带置信度的区间数度量武器装备体系能力,用beta分布描述武器装备体系能力性能指标先验分布概率,在武器装备体系能力指标分解结构基础上构建了基于贝叶斯网络的武器装备体系能力重要度评估模型,利用贝叶斯网络的推理功能提出了能力重要度计算方法。最后,以空战武器装备体系为背景对所提方法的可行性和有效性进行了检验。     

基于KPCA冗余检测的故障识别算法

工业过程中，采用传统贡献图方法识别故障时，由于没有考虑传感器发生故障而导致测量数据异常的情况，可能得到错误的辨识结果，对此提出一种故障识别的新思路。访方法通过设置多个传感器监测某一变量的变化情况，建立起测量值与待测变量之间的冗余关系，提出将检测这种关系是否保持作为翔定故障戍因的依据，并利用KPCA方法将原始测量数据映射...