模糊Bayes方法在聚驱抽油机井可靠性分析中的应用

根据Bayes理论,对现场使用聚驱抽油机井管杆偏磨的失效数据进行模糊可靠性统计分析。首先进行各态失效数据异常点的Bayes诊断,对各态寿命分布参数进行Bayes估计;然后运用模糊综合评判方法确定各态失效寿命概率模型,最后得到管杆偏磨失效主要可靠性指标,为进行可靠性分析提供定量依据。

岩土参数概率分布推断的模糊BAYES方法探讨

探讨了如何在有限的少量样本条件下，利用已有的经验和试验资料确定岩土参数的概率分布。用模糊综合评判方法与ＢＡＹＥＳ理论相结合，给出由小样本试验数据确定岩土参数的概率分布。

一种用于小样本合格率动态估计的Bayes方法

针对复杂机械产品制造业广泛存在的大批量生产、小样本检测的特点 ,在采用矩法由历史测量数据构造产品合格率参数先验分布的基础上 ,提出一种综合历史数据与当前小样本信息进行合格率估计的 Bayes算法 ,建立了动态递推模型 ,实现了合格率的准确估计 .采用统计仿真的方法对动态估计精度进行了分析 ,给出了依据离线测量数据进行合格率评估的计算实例 .结果表明 ,所提出的方法是有效而且实用的 。

基于识别变量的粗差探测Bayes方法

从一个新的角度出发,对应每个观测值引入一个识别变量,基于识别变量的后验概率提出一种新的粗差定位的Bayes方法,并构造相应的均值漂移模型给出粗差估算的Bayes方法。由于识别变量的后验分布往往是复杂的、非标准形式的,为此设计一种MCMC(Markov Chain Monte Carlo)抽样方法以计算识别变量的后验概率值。最后对一边角网进行了计算和分析。试验表明,本文给出的探测粗差的Bayes方法不仅充分利用了先验信息,而且克服了以往粗差定位方法的模糊性以及探测标准选择的问题,同时计算简便。

成败型产品成功率鉴定试验的一种Bayes方法

为了对产品进行可靠性鉴定和验收试验 ,按照国家标准规定的抽样方案 ,需要做大量的试验。采用了 Bayes新方法 ,利用大量的历史数据和工程技术人员的丰富经验确定先验分布 ,制定出鉴定试验的一种新方案 ,在确保产品质量的前提下 ,可大大节省试验样本数 ,从而得到十分可观的经济效益。

基于Probit-Bayes方法的储罐地震易损性研究

为了研究地震对储罐造成的影响,结合历史上储罐的震害资料,将储罐的损伤程度进行分级,通过采用Bayes方法估计Probit模型参数,再转化成储罐的损伤概率,给出了各个损伤状态下的模型参数及给定地震加速度下储罐的损伤概率,提出了1种基于Probit-Bayes方法估计储罐易损性的计算方法。结果表明:所提出的地震损伤计算方法,能够有效的评估储罐在不同地震加速度下的损伤程度,可为震后储罐的安全评估提供理论依据。

现代Bayes方法在精算学中的应用及展望

In this paper,the authors review the history and devlopment of Bayesian methods.The accomplishments of applications of modern Bayesian methods in Actuarial Science are summarized.Finally,the perspective of modern Bayesian methods research in Actuarial Science is discussed.

Bayes方法在水工泄洪闸门事故率分析中的运用

泄洪闸门事故率λ受设计制造、运行管理等各种复杂的不确定因素影响。随着工程的老化,影响闸门安全运行的各种随机因素的时变特性更为明显。采用Bayes方法,可以利用适时的闸门运行抽样检查结果,修正和改进已积累的原观统计信息,从而将闸门老化的时变特性引入事故率λ的定量分析中,为全面、准确地评估漫坝风险率创造条件。文中根据Bernoulli模型的假设,按“等值样本”概念,认为λ的先验信息等值于来自实际运行过程的样本信息,其分布符合Beta共轭分布簇条件,从而简化了λ后验分布的计算。

应用Bayes方法对土石坝安全等级的动态概率评定

本文从土石坝安全等级划分的有关规定出发,给出了动态的土石坝安全等级概率描述,利用Bayes方法,以有效挖掘和利用新信息,实现对土石坝安全性状更为合理的评估和预测。运用离散随机变量的Bayes表达式,将土石坝安全鉴定专家评级赋值的先验概率和实时检测信息的似然概率相综合,更新土石坝安全等级评定的概率信息,并将这一信息运用到土石坝除险加固排序等决策中。这一方法有利于减少大坝安全性定量评估的难度和不确定性,有利于实现与现行安全决策准则的衔接,从而使目前的大坝安全风险分析方法更趋实用。

基于Bayes方法的堤坝时变渗流风险率评估

随着工程的老化,影响堤坝防洪安全的各种不确定性因素将发生缓慢变化。定量评估各种随机量的时变特性,对确定时变的防洪风险率至关重要。Bayes方法提供了对随机量概率分布进行推断的框架,利用一切可以利用的先验信息,并通过不断的实时采样信息,修正和改进原有的概率分布规律假设,以减少所考察随机量的时变不确定性。本文以渗流随机量的时变特性分析为例,论证了采用Bayes方法对时变随机量进行定量评估的可行性和适用性,并建议以正态共轭分布模拟数据的采样过程并计算其后验分布。在此基础上,讨论了渗流风险率计算的实测法模型,分析了随机变量的时变特性对渗流风险率的影响。

导弹射击精度鉴定中Bayes方法的运用

以导弹射击精度鉴定问题为对象,研究了运用Bayes理论从仿真试验数据中提取有用信息,从而实现在少量现场试验样本情况下有效完成试验鉴定任务的方法。在简要介绍Bayes理论基本思想的基础上,着重介绍了运用自助(Bootstrap)法从仿真试验结果中获取验前信息的基本思想和一般方法,以及在获得验前信息后结合现场试验样本进行导弹射击精度鉴定的方法;最后本文还指出了将Bayes方法应用于具体工程实践时必须考虑的一些问题。

基于最大后验风险的多层Bayes方法

为了对指数型产品进行可靠性鉴定,首先给出了失效率的多层先验分布,然后从最大后验风险的角度,运用Bayes方法,制定出可靠性鉴定试验方案.按照此鉴定试验方案,缩短了试验时间,从而降低了鉴定试验所需的费用.

基于Bayes方法的飞机压力加油系统优化设计

针对某型飞机地面压力加油系统存在的常用加油量加油时间过长的问题,提出了一种新的系统优化设计方案。基于该型飞机的常用加油方式为有余油的小加油量加油,并充分考虑到机翼油箱组和机身油箱组的不同特点,提出按机翼油箱组和机身油箱组分别单独进行加油系统优化设计。机翼油箱组按照各油箱同时满油的目标设计,机身油箱组采用Bayes优化方法对节流孔径进行优化设计。系统性能的计算结果验证了该方法的有效性。

不同类型识别变量的自回归模型异常值探测的Bayes方法

讨论基于自回归模型(AR模型)的时间序列数据中异常值探测的Bayes方法。该方法针对自回归模型引入不同类型的识别变量,通过比较这些识别变量的后验概率值与事先给定的阈值来进行异常值定位;基于Gibbs抽样算法,提出识别变量后验概率值的计算方法和异常值的估算方法;进行了大量的模拟试验并把该方法应用于卫星钟差实测数据的异常值探测,结果表明,该方法对于解决时间序列数据中在同一时刻或不同时刻出现加性异常值或革新异常值的探测问题是可行的和有效的。

AR序列异常值探测的Bayes方法在卫星钟差预报中的应用

AR模型中若含有异常值,会使传统的建模、估计及检验方法陷人困境,从而不能准确地预测和控制。本文在无信息先验条件下,结合观测信息,计算了基于均值漂移模型和方差膨胀模型异常值事件发生的后验概率,提出了无信息先验下自回归模型中异常值探测的Bayes方法并对异常值进行了估算。该方法能将异常值准确地探测和估算出来,借此修正模型,可提高预测的准确性。最后,做了钟差实测数据计算,比较了模型修正前后预报的情况,验证了该方法的有效性。

一种基于Gibbs抽样的可靠性增长Bayes方法

针对由幂律过程描述的可靠性增长模型,提出了一种基于Gibbs抽样的可靠性增长Bayes分析方法。通过Gibbs抽样,该方法能够很方便地计算出可靠性增长模型参数及参数函数关于后验分布的数字特征,避免了传统Bayes方法中复杂的高维积分计算。基于Gibbs抽样的可靠性增长Bayes分析方法不仅可以用于单台/多台系统,而且也适用于小子样可靠性增长问题,其优越性由具有精确解的算例进行了充分地说明。

基于Bayes方法的软件运行剖面建模

软件运行剖面对于软件可靠性和软件测试具有重要意义,关于软件运行剖面建模,已提出多种方法。但是这些方法都未考虑先验信息,在现场测试数据匮乏的情况下,将这些先验信息丢弃不用,难以对实际运行剖面作出适当的估计。论文讨论了基于Bayes方法的软件运行剖面建模,该方法能够把先验信息与实际测试信息很好地结合起来,并给出了相应的算法。经仿真验证,基于Bayes方法的软件运行剖面建模方法能够较好地估计软件的实际运行剖面。

基于主观Bayes方法对Web使用挖掘的研究

为了更加合理地组织Web服务器的结构,使用户能及时快速地浏览到自己所需的网页信息,借鉴专家系统的不确定性推理方法——主观Bayes方法,提出了网页链接的可信度思想,并给出了网页链接的可信度因子模型。该模型可以定期、定时地根据Internet用户浏览的Web日志记录,动态地改善Web服务器的结构,从而实现基于用户浏览兴趣的网页链接结构的改进。

时间序列异常值探测的Bayes方法及其GNSS数据质量控制中的应用

GNSS卫星精密定轨定位的观测量验后残差分析是数据质量控制的重要组成部分。目前的方法都是根据经验设定异常值判断的阈值,没有利用验后残差序列的时间序列特性。引入基于识别变量的AR模型异常值探测的Bayes方法对验后残差序列中的异常值进行探测;将异常值探测问题转化为识别变量后验概率值的计算问题,并给出明确的判别阈值,通过后验概率值与事先给定的阈值进行比较判别出异常值的位置;运用Gibbs抽样设计了识别变量后验概率值的计算方法和异常值的估算方法。实测数据对该算法的验证表明该算法能够准确地探测出异常值的位置,将异常值剔除之后的观测值序列应用到精密单点定位中,结果表明该算法的使用提高了精密单点定位的定位精度。

固体火箭发动机性能可靠性评估的Bayes方法

在研制阶段试验信息以及积累以往试验信息的基础上,运用Bayes方法,建立了固体火箭发动机性能可靠性仿真模型,给出了仿真模型可信性检验的最大熵谱方法;将仿真信息作为验前信息,结合现场试验信息确定了性能可靠性的近似分布,并给出了性能可靠性的点估计和置信下限估计。