基于动态贝叶斯网络的非常规突发灾害事故情景推演

针对非常规突发灾害事故演变路径不清晰,演变过程及发展态势复杂,应急决策主体在应急救援过程中很难做出正确决策的现状,在分析非常规突发灾害事故情景演变规律的基础上,基于情景状态(S)、处置目标(T)、处置措施(M)和自身演变(E)四个要素分析了非常规突发灾害事故情景演变的路径,基于动态贝叶斯构建了非常规突发灾害事故动态情景网络,并利用联合概率公式进行相应节点变量的状态概率计算,实现了非常规突发灾害事故的关键情景推演.以大连"7·16"油库爆炸火灾事故为例,演示了非常规突发灾害事故的情景推演流程及关键技术,并对情景推演的结果进行了分析.推演结果表明:事故按输油管线爆炸→油罐爆炸起火→原油泄漏、污染海域的路径演变;其中,输油管线爆炸出现的概率为90.2%,T103罐爆炸起火出现的概率为84.1%,原油泄漏、污染海域出现的概率为80.3%,推演结果与实际灾害事故的情景发展状态基本一致,证明了该方法的合理性和可行性.     

基于离散Hopfield神经网络的突发事件连锁反应路径推演模型

突发事件及其引发的连锁反应会造成严重的灾害后果,如果事先知道突发事件可能引发的连锁反应路径,就可以提前做好断链减灾工作.因此,提出一种基于Hopfield神经网络的突发事件连锁反应路径推演模型.该模型用Hopfield神经网络表示一般的突发事件网络,用Hopfield神经网络的运行规则表示突发事件连锁反应的原理,并设置神经元阈值,将突发事件连锁反应路径的推演过程映射为Hopfield神经网络的演化过程,通过运行Hopfield神经网络推演初始突发事件的一条连锁反应路径.最后,用该模型推演了地震引发的连锁反应路径,验证了该模型的合理性.     

基于动态贝叶斯网络的网络舆情预警模型

近年来多发的网络舆情事件频繁考验着政府的导控能力,利用动态贝叶斯网络对网络舆情进行预警具有重大的现实意义.在参考现有模型的基础上,细化指标体系,增加维度,结合专家意见和实际情况,构建网络舆情预警模型,并对典型网络舆情事件进行展开分析和原因诊断.将40个网络舆情案例作为训练集导入模型,对模型进行有效性验证,得到的结果 与...     

基于贝叶斯网络的视频监控盲区人群状态推演

公共场所人群具有密度高、流动性大等特点,易发生拥挤踩踏等突发公共事件.由于目前对监控摄像机的布设大都离散无重叠,造成现有基于视频分析的人群监控主要面向独立的监控摄像机,难以监测整个区域的人群状态.将视频监控与GIS技术有机结合,设计了监控盲区人群状态的贝叶斯网络推演模型,并对未布设监控摄像机路段人群状态进行了推演.结果表明：利用本文提出的监控盲区人群状态推演方法,可推测人群运动速率、人群流量及人群密度等人群状态的空间分布,基于此可实现对区域人群状态的实时态感知,可为安防部门的密集人群智能管理提供技术支撑.     

基于贝叶斯网络的非常规突发事件灾情评估

非常规突发事件的发生往往给人民生命财产和国民经济造成巨大损失,由于传统的突发事件评估系统大多是基于历史数据或专家经验的静态系统,使得应对非常规突发事件时无法动态地有效融合多源信息,而且大量的变量和数据往往造成评估系统计算效率偏低.因此,针对以上问题,提出了基于贝叶斯网络的非常规突发事件灾情评估方法,并且通过对贝叶斯网络模型的拓扑结构进行优化进一步提高了系统的计算效率.通过简化的核电站机组外部电网震后评估算例对所述方法进行了验证.结果表明,基于贝叶斯网络的非常规突发事件评估方法具有多源信息表示、融合以及全局更新的能力,并且可以有效地提高计算效率,适用于非常规突发事件的灾情评估.
     

一种基于周期的动态贝叶斯网络预测模型

本文提出一种基于周期性数据的动态贝叶斯网络预测模型.由于充分考虑到原问题的周期特性,因此有效的提高了预测的精确度.特别的,应用于我国电力增长率问题,该模型取得较好的效果.     

一种基于动态贝叶斯模型的大型IP网络故障诊断方法

为了提高IP业务的服务质量,利用告警等症状和已有知识快速准确地定位根故障十分重要。基于贝叶斯网络的不确定推理方法是近年来广泛应用的一种故障诊断方法。目前,基于静态贝叶斯网络的故障定位只是利用当前信息进行故障诊断,无法处理时间信息;而已有基于动态贝叶斯网络的诊断算法复杂度太高,不适用于大型网络。本文针对大型IP网络,建立用于故障诊断的动态贝叶斯模型,并对基于动态贝叶斯网络的一种通用的精确算法进行改进,实验证明它能够对大型IP网络快速准确的定位故障。本文方法充分利用告警库中的历史数据和当前症状信息,对当前的系统状态进行估计,完成故障诊断。     

基于事理图谱的突发事件网络舆情演化模型构建

通过构建突发事件网络舆情事理图谱，揭示舆情事件之间的逻辑关联与演化路径，为突发事件的分析与应对提供参考。首先，基于规则模板提取突发事件网络舆情中的事件逻辑关系，构建事理图谱。其次，将事件向量化表示后进行泛化处理，采用K-Means++算法对相似事件进行聚类和抽象以构建网络舆情抽象事理图谱，最后在此基础上对目标事件进行推演和预测。结果表明：突发事件事理图谱中的事件关系类型主要为因果、并列和顺承关系，大部分事件的逻辑链条较短，且与其他事件无明显关联；构建突发事件事理图谱有利于分析事件的演化脉络、把握关键事件节点并预测事件发展方向。     

基于动态贝叶斯网络的多时延基因调控网络构建

分子生物学的主要挑战是如何更好地理解基因间的调控机理。重构调控网络有助于探索生命系统的本质问题。目前,已提出的方法大多数都不考虑基因表达之间的时延,或者假定其时延是一个常量。这为深入理解基因调控的时-空机制带来了困难。现提出一个用连续DBNs构建具有多时延基因调控网络的方法,它可以系统地分析基因之间的调控关系。将其应用于酵母菌的转录调控网络中,结果显示,该方法能更好地估计转录时延,进一步提高了调控网络构建的精度。     

复杂环境下基于动态贝叶斯网络的目标识别

为了提升高动态复杂电磁环境下空战过程中对目标的识别能力,针对SBN网络模型无法满足战场的动态性要求以及对目标的经常性误识别问题,设计了一种基于变结构动态贝叶斯网络的目标类型识别模型。该模型是由静态贝叶斯网络模型演变而来,具有良好的动态表达性和滤波功能,弥补了SBN的不足,并且对空战过程中目标特征信息丢失的问题有良好的容错能力。仿真结果表明,基于动态贝叶斯网络的目标识别的识别效果,优于基于参数学习贝叶斯网络的目标识别。使用该模型后目标识别的准确性提高了5%,有效地解决目标类型识别过程中数据缺失和信息不足的问题。     

基于情景构建与推演的企业应急能力评估

在企业的应急管理过程中,为满足实时应急决策需求,需要对企业的应急能力进行评估.首先,从应急预防、应急准备、应急响应、应急恢复四个阶段梳理得出一般企业的应急能力评估指标体系;其次,将所有应急能力评估指标取其乐观状态作为企业应急情景的基本事件;最后,综合采用交叉影响分析法和解释结构模型法对企业的应急情景进行构建和推演.研究...     

基于贝叶斯网络的态势估计模型研究

介绍了静态贝叶斯网络模型在态势估计中的具体应用和算法实现,重点分析了态势估计中的态势、事件关系抽象为贝叶斯网络后,态势-态势连接、事件-事件连接、态势-事件连接在贝叶斯网络中的推理过程,最终建立了态势估计的具体模型。     

基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法

为准确地对交通流状态进行辨识,进而支持交通流实时诱导系统有效运行,结合速度、流量与车道占有率3种交通流参数,将贝叶斯网络用于交通流状态辨识,提出了基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法. 利用英国南安普敦市的实际数据对上述方法进行了仿真验证. 验证结果表明,利用动态贝叶斯交通流状态辨识方法可以更加准确地判别出交通流所处的运行状态,这为智能交通系统,特别是交通流实时诱导系统,提供了一定的理论支持.      

大学课程贝叶斯网络模型研究

提出一种大学课程关系的贝叶斯网络构造方法,以学生课程考试成绩作为数据样本,以基于信息论的结构学习算法构造无向图,最后以课程开设的先后顺序给边定向,得到课程依赖关系的贝叶斯网络,并以数理统计的方法学习其条件概率表。该模型直观的反映了课程间的依赖联系,而条件概率表则量化了联系的紧密程度,对大学课程的设置和编排具有指导作用,对学生成绩具有预测能力。     

基于Bayes网络的航空图象理解模型

提出一种基于Bayes网络的图象理解模型,用于检测与描述城市航空图象中的停车场、空地、房屋等二维和三维目标.模型首先使用一种基于感知组织的算法生成焦点区域,然后使用Bayes网络建立焦点区域的图象特征与目标之间的(不确定性)联系,由Bayes网络推理机制完成对焦点区域的识别.对于屋顶区域,模型使用一种基于DEM(digitalelevationmap)方向直方图的匹配算法进行模板匹配,生成房屋的三维几何模型描述.模型中所有Bayes网络组成层次结构,可以方便地增加被识别目标的种类;图象特征与提取图象特性的算法之间由一种称为证据源的数据结构相连接,可以方便地扩充图象特征的提取算法.由此实现了模型的易扩展性.实验结果表明了本文模型的有效性.     

基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法

提出了一种基于离散时间贝叶斯网络的动态故障树分析方法．首先给出优先与门、顺序相关门、备件门、功能相关门等动态逻辑门向离散时间贝叶斯网络的转化方法，在得到动态故障树对应的离散时间贝叶斯网络之后，再利用贝叶斯网络推理算法计算、诊断和预计顶事件概率、重要度等常规分析结果．对数字飞控计算机系统进行的分析表明，该方法能够保证较高的求解精度，其相对误差均保持在0．4%以内，而且易于扩展到多态和非确定性逻辑关系的情形．     

加权网络上的舆论演化模型研究

加权网络更能体现人际网络的特点,为此研究了舆论在加权网络上的演化过程。在异步更新的方式下,研究了加权网络的权重更新系数、人员的自信度以及噪声对舆论演化的影响。