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基于Bayesian原理的低陡度光学镜面面形误差离子束修正驻留时间算法 被引量:8
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作者 焦长君 李圣怡 +2 位作者 解旭辉 周林 段纬然 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期253-259,共7页
离子束修形是一种高效修除镜面误差的技术,驻留时间求解算法是此技术的关键问题之一。以光学镜面计算机控制成型原理为基础,建立基于Bayesian原理的平面镜面驻留时间算法,对数据边缘进行Gaussian延拓以消除边缘效应。分析驻留时间近似... 离子束修形是一种高效修除镜面误差的技术,驻留时间求解算法是此技术的关键问题之一。以光学镜面计算机控制成型原理为基础,建立基于Bayesian原理的平面镜面驻留时间算法,对数据边缘进行Gaussian延拓以消除边缘效应。分析驻留时间近似速度实现方式的实现误差与工艺参数的关系,通过在算法中引入附加光滑修正因子以提高驻留时间实现精度。在适当的路径规划下,将低陡度非球面修形过程近似用平面修形过程线性模型来描述,最终形成低陡度光学镜面面形误差离子束修正中驻留时间的快速近似算法。利用此算法对φ100平面镜和φ200球面镜进行修形加工,加工收敛率均可达9。研究结果表明:线性化近似模型是合理的,速度近似计算是可行的,基于Bayesian原理的低陡度非球面驻留时间求解算法是一种快速高效面形控制技术,可对镜面进行确定性精确修形。 展开更多
关键词 光学加工 离子束修形 bayesian原理 速度方式 路径规划
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Uncertainty analysis of strain modal parameters by Bayesian method using frequency response function 被引量:3
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作者 徐丽 易伟建 易志华 《Earthquake Engineering and Engineering Vibration》 SCIE EI CSCD 2007年第2期183-189,共7页
Structural strain modes are able to detect changes in local structural performance, but errors are inevitably intermixed in the measured data. In this paper, strain modal parameters are considered as random variables,... Structural strain modes are able to detect changes in local structural performance, but errors are inevitably intermixed in the measured data. In this paper, strain modal parameters are considered as random variables, and their uncertainty is analyzed by a Bayesian method based on the structural frequency response function (FRF). The estimates of strain modal parameters with maximal posterior probability are determined. Several independent measurements of the FRF of a four-story reinforced concrete flame structural model were performed in the laboratory. The ability to identify the stiffness change in a concrete column using the strain mode was verified. It is shown that the uncertainty of the natural frequency is very small. Compared with the displacement mode shape, the variations of strain mode shapes at each point are quite different. The damping ratios are more affected by the types of test systems. Except for the case where a high order strain mode does not identify local damage, the first order strain mode can provide an exact indication of the damage location. 展开更多
关键词 frequency response function UNCERTAINTY strain mode bayesian method local damage damage detection concrete flame
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基于Bayesian网络的常减压装置设备故障概率分析 被引量:2
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作者 宁志康 许述剑 +2 位作者 刘曦泽 许可 屈定荣 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期185-190,共6页
为分析影响常减压蒸馏装置平稳运行的设备失效模式及故障部件,基于1151条设备故障数据,采用Bayesian网络分析方法,分别对离心泵、压缩机、电动机构建基于Bayesian网络的设备故障概率分析模型,分析故障部件、失效模式、故障后果之间的定... 为分析影响常减压蒸馏装置平稳运行的设备失效模式及故障部件,基于1151条设备故障数据,采用Bayesian网络分析方法,分别对离心泵、压缩机、电动机构建基于Bayesian网络的设备故障概率分析模型,分析故障部件、失效模式、故障后果之间的定量概率关系。研究结果表明:离心泵、压缩机、电动机停运的关键致因部件分别为轴承箱密封故障、活塞环故障、轴承故障,同时得到导致设备停运的故障部件敏感度排序。研究结果有助于提高设备故障风险防范及检维修工作效率,同时可为备件优化方案提供思路。 展开更多
关键词 设备故障 失效模式 常减压装置 bayesian网络
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基于贝叶斯理论的中医内科BOPPPS教学模式探索 被引量:1
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作者 李硕熙 刘大旭 +4 位作者 王晶 王宇 王来 李庆伟 于洋 《中国医药导报》 CAS 2024年第4期74-77,共4页
目的 探索基于贝叶斯理论的中医内科BOPPPS教学模式。方法 选取2020年3月至5月于黑龙江中医药大学佳木斯学院开设中医内科学课程班级213名学生,采用随机数字表法将其分为对照组107名、试验组106名。对照组行常规BOPPPS教学,试验组行贝... 目的 探索基于贝叶斯理论的中医内科BOPPPS教学模式。方法 选取2020年3月至5月于黑龙江中医药大学佳木斯学院开设中医内科学课程班级213名学生,采用随机数字表法将其分为对照组107名、试验组106名。对照组行常规BOPPPS教学,试验组行贝叶斯理论优化的BOPPPS教学。比较两组学习前后思维能力、学习动机、学习投入度、专业技能及教学效果。结果 学习后,两组思维能力、学习动机、学习投入度得分高于学习前,且试验组高于对照组(P<0.05)。学习后,两组专业技能得分高于学习前,且试验组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。试验组学生自评和互评、学生对授课教师评价评分高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 基于贝叶斯理论的BOPPPS教学模式可提高中医内科教学效果,实践价值较高。 展开更多
关键词 贝叶斯理论 BOPPPS教学模式 中医内科 教学效果
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A tour-based analysis of travel mode choice accounting for regional transit service
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作者 丁川 林姚宇 +2 位作者 谢秉磊 朱晓雨 Sabyasachee Mishra 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第1期402-408,共7页
The aim of this work is to explore the impact of regional transit service on tour-based commuter travel behavior by using the Bayesian hierarchical multinomial logit model, accounting for the spatial heterogeneity of ... The aim of this work is to explore the impact of regional transit service on tour-based commuter travel behavior by using the Bayesian hierarchical multinomial logit model, accounting for the spatial heterogeneity of the people living in the same area.With two indicators, accessibility and connectivity measured at the zone level, the regional transit service is captured and then related to the travel mode choice behavior. The sample data are selected from Washington-Baltimore Household Travel Survey in 2007,including all the trips from home to workplace in morning hours in Baltimore city. Traditional multinomial logit model using Bayesian approach is also estimated. A comparison of the two different models shows that ignoring the spatial context can lead to a misspecification of the effects of the regional transit service on travel behavior. The results reveal that improving transit service at regional level can be effective in reducing auto use for commuters after controlling for socio-demographics and travel-related factors.This work provides insights for interpreting tour-based commuter travel behavior by using recently developed methodological approaches. The results of this work will be helpful for engineers, urban planners, and transit operators to decide the needs to improve regional transit service and spatial location efficiently. 展开更多
关键词 transit service travel mode choice spatial heterogeneity bayesian hierarchical model transit accessibility transit connectivity tour
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vbICA方法用于GNSS坐标序列共模误差提取研究 被引量:1
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作者 张双成 李军 +4 位作者 安宁康 冯智杰 吕佳明 王杰 叶志磊 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第5期450-455,共6页
全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)坐标序列精度主要受共模误差(common mode error,CME)影响。为提高GNSS坐标序列精度,采用变分贝叶斯独立分量分析方法(variational Bayesian independent component analysis... 全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)坐标序列精度主要受共模误差(common mode error,CME)影响。为提高GNSS坐标序列精度,采用变分贝叶斯独立分量分析方法(variational Bayesian independent component analysis,vbICA)提取实验区20个GNSS测站坐标序列的CME,并对比分析vbICA与主成分分析(principal component analysis,PCA)和独立分量分析(independent component analysis,ICA)的滤波性能。结果表明,vbICA滤波效果优于PCA和ICA;经vbICA滤波后,E、N、U方向坐标残差序列均方根(RMS)平均降低36.57%、31.63%、10.97%,距离相关系数平均降低60.53%、56.84%、25.80%;扣除CME后,GNSS速度场估计更加可靠和精确,可有效提高GNSS坐标序列精度,为地球动力学研究提供可靠的数据支撑。 展开更多
关键词 GNSS坐标序列 变分贝叶斯独立分量分析 共模误差 距离相关系数 速度场
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考虑多时间尺度信息的风力发电机滚动轴承故障预测
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作者 赵洪山 林诗雨 +2 位作者 孙承妍 杨伟新 张扬帆 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第22期8908-8919,I0018,共13页
风电机组滚动轴承故障会造成风电机组长时间停机,为准确预测风电机组滚动轴承故障,提出一种考虑多时间尺度信息的风力发电机滚动轴承故障预测方法。首先,采用连续变分模式分解(successive variational mode decomposition,SVMD)自适应... 风电机组滚动轴承故障会造成风电机组长时间停机,为准确预测风电机组滚动轴承故障,提出一种考虑多时间尺度信息的风力发电机滚动轴承故障预测方法。首先,采用连续变分模式分解(successive variational mode decomposition,SVMD)自适应提取轴承健康数据温度多维特征;其次,将分解的本征模态函数(intrinsic mode functions,IMFs)输入Informer模型提取多尺度时间信息训练,基于树状结构Parzen密度估计的非标准贝叶斯优化算法(tree structure Parzen density estimation,TPE)优化Informer模型超参数;然后,构建基于残差的故障指标,采用核密度估计(kernel density estimation,KDE)确定故障预警阈值;最后,将运行数据输入训练后的Informer模型进行故障预测。选取某风电场的风力发电机轴承温度数据进行故障预测,仿真结果表明,考虑多时间尺度信息的SVMD-TPE-Informer模型在发电机轴承温度预测上具有更高的预测精度和计算效率,所提方法在两个故障案例上分别能够提前15.5 h和10 h预测到故障,且不会出现误报现象,验证所提模型的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 连续变分模式分解 贝叶斯优化 Informer模型 故障预测
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基于GO-Bayesian的城轨列车车载系统可靠性分析
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作者 李少雄 齐金平 白旭 《现代电子技术》 2021年第21期78-82,共5页
车载子系统作为城轨列车信号系统的重要组成部分,在正常的运营过程中,其可靠性的高低水平直接关系到整个列车运营的安全性。熟悉掌握地铁列车车载系统的工作原理以及故障模式,将GO法与贝叶斯方法相结合,分析车载系统的可靠性。首先结合... 车载子系统作为城轨列车信号系统的重要组成部分,在正常的运营过程中,其可靠性的高低水平直接关系到整个列车运营的安全性。熟悉掌握地铁列车车载系统的工作原理以及故障模式,将GO法与贝叶斯方法相结合,分析车载系统的可靠性。首先结合车载系统的工作原理和故障模式建立可靠性分析的GO模型;然后采用定量分析法,得到T=1时各部件的可靠度和不可靠度;最后结合各单元操作符的转换原理,建立贝叶斯网络模型,借助GeNIE软件求得各基本单元的可靠度、不可靠度以及反推概率,根据反推概率得到影响车载系统失效的薄弱环节。该分析结果为城轨列车运营的可靠性提供了数据分析基础。 展开更多
关键词 车载子系统 可靠性分析 故障模式 反推概率 薄弱环节 GO法 贝叶斯网络模型
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基于EMD与优化SVM的永磁同步电机失磁故障诊断研究
9
作者 尹进田 何志龙 +1 位作者 刘丽 邵武 《农业装备与车辆工程》 2024年第11期123-128,共6页
针对永磁同步电机(PMSM)永磁体失磁故障初期难以及时发现的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)的故障诊断方法。采集PMSM的电流信号,通过EMD提取PMSM电流信号特征值,组合成数据集样本,构建出贝叶斯优化后的支持向量机(SVM)训练模型。... 针对永磁同步电机(PMSM)永磁体失磁故障初期难以及时发现的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)的故障诊断方法。采集PMSM的电流信号,通过EMD提取PMSM电流信号特征值,组合成数据集样本,构建出贝叶斯优化后的支持向量机(SVM)训练模型。将数据集输入优化SVM模型进行故障诊断,实验结果表明,使用贝叶斯优化后的SVM模型比传统SVM模型能够更加准确地实现PMSM失磁故障诊断。 展开更多
关键词 永磁同步电机 永磁体失磁 经验模态分解 贝叶斯优化 SVM模型
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基于改进相关向量机的锂电池剩余使用寿命预测 被引量:1
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作者 侯小康 袁裕鹏 童亮 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第2期289-298,共10页
精确预测锂离子电池剩余使用寿命对于保障设备安全运行十分重要。但电池寿命预测中存在诸如数据噪声和容量再生等不确定性来源,这将导致预测精度大幅下降。为解决这一问题,使用变分模态分解方法对从充电和容量数据中提取的健康因子进行... 精确预测锂离子电池剩余使用寿命对于保障设备安全运行十分重要。但电池寿命预测中存在诸如数据噪声和容量再生等不确定性来源,这将导致预测精度大幅下降。为解决这一问题,使用变分模态分解方法对从充电和容量数据中提取的健康因子进行滤波分解,并利用贝叶斯优化方法对相关参数进行优化,提出一种基于多核相关向量机的锂离子电池剩余使用寿命预测模型。利用美国国家航空航天局(NASA)和Oxford电池数据集对所提出的模型进行验证,研究结果表明:所提出的基于变分模态分解和贝叶斯优化的多核相关向量机(VMD-BAYES-HRVM)方法的预测性能不受预测起始点和截止电压的影响,预测结果准确性更高,95%置信区间的跨度更小,证明了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 锂离子电池 剩余使用寿命 变分模态分解 贝叶斯优化 多核相关向量机
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一种基于贝叶斯网络的燃气轮机故障诊断方法 被引量:2
11
作者 白晔 朱萍 《电力大数据》 2024年第1期45-53,共9页
本文针对现役电站燃气轮机故障样本少,以往的故障诊断方法依赖于海量的带有故障标签的数据,难以在实际生产中取得预期的诊断效果的现象,提出了一种通过利用贝叶斯网络进行反事实推理来识别燃气轮机故障原因的方法。本文首先介绍了贝叶... 本文针对现役电站燃气轮机故障样本少,以往的故障诊断方法依赖于海量的带有故障标签的数据,难以在实际生产中取得预期的诊断效果的现象,提出了一种通过利用贝叶斯网络进行反事实推理来识别燃气轮机故障原因的方法。本文首先介绍了贝叶斯网络的基本原理,然后将故障模式和影响分析及故障树技术应用于贝叶斯网络的搭建,最后通过实际案例分析,验证了这一方法的有效性。本文的故障诊断方法可以根据燃气轮机在运行中出现的异常现象分析出可能的故障和相应的故障原因,帮助运行及检修人员及时发现和排除故障,并且弥补了基于数据驱动的故障诊断方法缺少专业知识支撑的缺陷,为燃气轮机的故障诊断提供了一种灵活、高效、可靠的新选择。 展开更多
关键词 燃气轮机 故障诊断 贝叶斯神经网络 反事实推理 故障模式和影响分析
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基于高精度模态综合法的螺栓连接组合结构不确定模型更新
12
作者 张勇 赵岩 欧阳华江 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期443-452,共10页
由于螺栓结构中存在复杂的微观特征,数值模型中无法避免的会引入不确定性。针对螺栓设计中参数不确定性量化问题,一种基于高精度模态综合法的螺栓连接组合结构随机模型更新方法被提出。首先考虑高阶剩余模态的影响,推导了适用于螺栓组... 由于螺栓结构中存在复杂的微观特征,数值模型中无法避免的会引入不确定性。针对螺栓设计中参数不确定性量化问题,一种基于高精度模态综合法的螺栓连接组合结构随机模型更新方法被提出。首先考虑高阶剩余模态的影响,推导了适用于螺栓组合结构弹性交界面的高精度模态综合法;之后,在贝叶斯推理框架下,通过组合结构的自振频率和振型的概率分布,建立螺栓连接参数的后验概率密度函数,并借助DRAM(delayed rejection adaptive metropolis)抽样方法量化参数的不确定性。数值算例表明,针对各子结构之间自振频率差别较大的结构,与模态综合法相比,本研究方法在较少子结构模态参与的情形下,也可以保证良好的模型更新结果。 展开更多
关键词 组合结构 随机模型更新 贝叶斯方法 模态综合法
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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
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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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融合贝叶斯网络与变权AHP的气量调控系统安全风险动态分析方法
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作者 董良遇 张哲宇 +1 位作者 张进杰 王瑶 《流体机械》 CSCD 北大核心 2024年第7期49-55,62,共8页
针对往复压缩机组无级气量调控系统故障率较高、对机组安全运行影响大,而现有系统运行风险评价方法难以完成实时、定量分析的问题,提出一种融合贝叶斯网络与变权AHP的气量调控系统安全风险动态分析方法。建立了包含故障类型、故障模式... 针对往复压缩机组无级气量调控系统故障率较高、对机组安全运行影响大,而现有系统运行风险评价方法难以完成实时、定量分析的问题,提出一种融合贝叶斯网络与变权AHP的气量调控系统安全风险动态分析方法。建立了包含故障类型、故障模式与监测信号的贝叶斯网络模型,得到故障实时发生概率;基于变权层次分析法建立了故障危害性半定量分析模型,计算故障模式影响量化指标;进一步,修正了FMEA方法故障模式风险计算公式,引入故障发生概率,提出了历史故障与实时运行风险计算方法。以实际故障案例数据进行测试验证,结果表明,提出的新方法可量化计算机组实时与历史运行风险,设置归一化的实时运行风险阈值为0.5,以判定检修必要性。研究成果可为往复压缩机及气量调控系统检维修计划的制定提供量化指标。 展开更多
关键词 无级气量调控系统 贝叶斯网络 故障模式与影响分析 层次分析法 风险动态分析
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基于BO-WT-VMD组合模型的钢丝绳的损伤信号降噪方法
15
作者 朱宇坤 黎恒 +1 位作者 吴文俊 柯圆圆 《江汉大学学报(自然科学版)》 2024年第1期43-54,共12页
为了准确识别钢丝绳缺陷的故障数据,消除被测信号中的噪音,可使用基于贝叶斯优化-小波变换-变分模态分解(BO-WT-VMD)的组合降噪模型进行降噪。首先利用小波变换(WT)对原始信号进行处理;其次对处理后的信号再利用变分模态分解算法(VMD)... 为了准确识别钢丝绳缺陷的故障数据,消除被测信号中的噪音,可使用基于贝叶斯优化-小波变换-变分模态分解(BO-WT-VMD)的组合降噪模型进行降噪。首先利用小波变换(WT)对原始信号进行处理;其次对处理后的信号再利用变分模态分解算法(VMD)进行模态分解,计算分解的各个模态与原信号之间的相关系数,以完成信号的模态选择和重构;再次利用贝叶斯优化算法(BO)对VMD算法的模态数目K以及α值进行寻参,避免其受序列分解和预测精度的影响,从而找到最优超参数组合。最后,在仿真实验和真实数据中,计算BO-WT-VMD、WT和VMD算法的SNR值和RMSE值,分别为(17.3403,0.1010),(15.6170,0.1232)和(15.6492,0.1227),说明提出的算法能够有效地去除信号噪音。 展开更多
关键词 磁漏检测 小波变换 变分模态分解算法 贝叶斯优化 钢丝绳 降噪
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地铁短时客流预测改进LSTM方法
16
作者 亓晓雨 傅成红 《交通科技与经济》 2024年第2期58-64,共7页
短时客流预测可为轨道交通运营部门规划调度提供参考,其中短时客流预测的精准性尤为重要,为进一步提高城市轨道站点短时客流预测精准性,提出一种结合集合经验模式分解算法和贝叶斯优化算法的改进LSTM方法。先使用集合经验模式分解算法(E... 短时客流预测可为轨道交通运营部门规划调度提供参考,其中短时客流预测的精准性尤为重要,为进一步提高城市轨道站点短时客流预测精准性,提出一种结合集合经验模式分解算法和贝叶斯优化算法的改进LSTM方法。先使用集合经验模式分解算法(EEMD)对地铁站点的客流数据进行分解,以减少数据噪声干扰;再通过贝叶斯优化算法(BOA)对长短时记忆神经网络(LSTM)的超参数进行优化,从而提高模型的参数精确性。采用真实的客流数据验证结果表明:相较于单一LSTM以及单层组合模型,双重叠加后的EEMD-BOA-LSTM组合模型预测结果平均绝对误差降低21.8%~44.8%,均方根误差降低16.9%~47.4%,对短时客流的预测结果误差改善显著。 展开更多
关键词 轨道交通 短时客流预测 长短时记忆神经网络 集合经验模态分解 贝叶斯优化算法
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轨道运输车辆液压制动系统车轮防抱死冗余控制
17
作者 齐红星 陈翠 +1 位作者 龚成武 陈进伟 《液压气动与密封》 2024年第8期39-44,共6页
为了提高轨道运输车辆制动期间的安全性、避免车辆侧翻事件的发生,提出轨道运输车辆液压制动系统车轮防抱死冗余控制方法。分析液压制动系统的制动方式,并初步建立液压制动防抱死策略,在经典卡尔曼滤波算法的基础上,结合贝叶斯法则与先... 为了提高轨道运输车辆制动期间的安全性、避免车辆侧翻事件的发生,提出轨道运输车辆液压制动系统车轮防抱死冗余控制方法。分析液压制动系统的制动方式,并初步建立液压制动防抱死策略,在经典卡尔曼滤波算法的基础上,结合贝叶斯法则与先验估计法,实现液压制动系统的状态跟踪,得到车辆质心实时偏移测量结果,当测量结果超出偏移量正常波动范围时,判定液压制动防抱死策略失效,即刻启动防抱死冗余控制策略。防抱死冗余控制作为液压制动系统控制失效时的备份控制方法,将抗积分饱和算法与滑模控制算法相结合,避免因滑模控制器自身控制率饱和造成的制动系统超调及振动,有效实现了车轮制动力的调节分配,保证车辆制动期间的行驶安全。实验证明,所提方法在轨道运输车辆制动过程中,能够实现车轮滑移率的稳定控制,有效避免车辆脱轨事件的发生,为轨道运输车辆的制动安全提供重要保障。 展开更多
关键词 卡尔曼滤波算法 贝叶斯法则 先验估计 抗积分饱和 滑模控制算法
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基于分层贝叶斯模型的农作物区域产量保险费率厘定研究 被引量:7
18
作者 李文芳 刘锐金 方伶俐 《生态经济》 CSSCI 北大核心 2009年第7期40-42,共3页
为探讨农作物区域产量保险费率厘定问题,文章利用湖北荆州市1991~2007年县级水稻单产数据,通过建立分层贝叶斯模型,并运用WinBUGS软件进行Gibbs抽样,得出荆州各县市历年水稻单产拟合数据、2008年预测值及其20000个马尔可夫蒙特卡罗(MC... 为探讨农作物区域产量保险费率厘定问题,文章利用湖北荆州市1991~2007年县级水稻单产数据,通过建立分层贝叶斯模型,并运用WinBUGS软件进行Gibbs抽样,得出荆州各县市历年水稻单产拟合数据、2008年预测值及其20000个马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)模拟值,然后据此厘定各县市水稻区域产量保险费率。结果表明,模型预测能力良好,费率厘定结果有参考价值。 展开更多
关键词 分层贝叶斯模型 区域产量保险 MOMC 费率厘定
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基于意图推断的高超声速滑翔目标贝叶斯轨迹预测 被引量:30
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作者 张凯 熊家军 +1 位作者 李凡 付婷婷 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期1258-1265,共8页
为解决高超声速滑翔目标机动给探测防御造成的困难,研究基于意图推断的贝叶斯轨迹预测方法。首先对目标进行动力学建模,利用气动参数设计机动模式集。假定高超声速滑翔目标必定攻击某目标,结合飞行意图合理构造意图代价函数,借鉴贝叶斯... 为解决高超声速滑翔目标机动给探测防御造成的困难,研究基于意图推断的贝叶斯轨迹预测方法。首先对目标进行动力学建模,利用气动参数设计机动模式集。假定高超声速滑翔目标必定攻击某目标,结合飞行意图合理构造意图代价函数,借鉴贝叶斯理论迭代推导机动模式和运动状态递推公式。通过蒙特卡洛采样实现轨迹预测算法。仿真结果表明,算法能有效提高目标机动不确定条件下轨迹预测的精度,当多目标可能被打击时,通过对预测轨迹进行在线重新规划,降低目标误判给轨迹预测造成的不利影响。 展开更多
关键词 高超声速飞行器 轨迹预测 意图推断 贝叶斯理论 机动模式 蒙特卡洛采样
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基于贝叶斯网络的出行方式选择模型研究 被引量:6
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作者 祝伟 过秀成 +2 位作者 何明 冉江宇 刘超平 《交通信息与安全》 2010年第1期99-103,共5页
论文以居民出行方式选择为研究对象,分析了城市居民出行方式的影响因素,建立了基于贝叶斯网络的居民出行方式选择模型,并以苏州市为例,结合居民出行调查数据采用极大似然法对模型进行了参数估计,并采用贝叶斯网络推理方法验证模型精度... 论文以居民出行方式选择为研究对象,分析了城市居民出行方式的影响因素,建立了基于贝叶斯网络的居民出行方式选择模型,并以苏州市为例,结合居民出行调查数据采用极大似然法对模型进行了参数估计,并采用贝叶斯网络推理方法验证模型精度。结果表明,该模型能较全面地考虑居民出行选择的影响因素,模型精度较高。 展开更多
关键词 出行方式 贝叶斯网络 参数估计 推理
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