SPOT和Bayes递推估计融合的运载火箭样本量设计

针对运载火箭小子样条件,结合序贯验后加权检验(sequential posterior odd test, SPOT)和Bayes递推估计法,分别从假设检验和参数估计两方面,对传统试验样本量评估方法进行改进。在对运载火箭服从正态分布的性能指标进行评估时,引入复合等效系数来有效融合多源数据,弥补真实试验数据或现场数据的不足。综合考虑两类风险和置信度要求,制定合理的评估方案,有效减少所需试验样本数量,从而控制试验成本。通过算例分析发现,提出样本量评估方法结果真实可信,能够有效降低样本量需求,可较好用于小子样条件下的运载火箭样本量试验设计。

基于Bayes-LSTM的公路隧道围岩变形预测方法研究

在公路隧道施工过程中,围岩的稳定性对隧道施工的影响较大。因此公路隧道围岩变形的监控量测与准确预测是保障隧道施工安全的关键。针对当前隧道围岩变形的预测精度较低以及泛化能力较差等问题,该文提出一种基于贝叶斯(Bayes)优化长短期记忆网络(LSTM)的方法,该方法首先对拱顶沉降和周边收敛的原始监测数据进行预处理,而后构建公路隧道拱顶沉降与周边收敛的初始LSTM模型,并利用Bayes优化模型中的超参数,最终得出预测结果。利用该模型对某公路隧道拱顶沉降和周边收敛进行预测,将预测结果以均方根误差为评价指标与神经网络(CNN)和支持向量回归(SVR)进行对比。预测拱顶沉降时,Bayes-LSTM模型的平均预测精度相较于CNN与SVR模型分别提高了1.0与1.26;预测周边收敛时,Bayes-LSTM模型平均精度相较于CNN与SVR分别提高了0.3与0.32。表明Bayes-LSTM模型的预测精度较高,同时其能在训练模型过程中对历史信息进行判断和取舍,极大地提高了时序数据处理的效率,为公路隧道围岩变形预测提供了新的思路和探索。

基于Bayes推断的交流接触器剩余电寿命预测

针对交流接触器可靠性开展研究,首先分析交流接触器的电弧侵蚀机理,建立了计及电弧电压及电弧重燃影响的电弧侵蚀模型,根据该模型仿真得到的交流接触器性能退化特征参量变化过程与交流接触器的实际退化规律一致。分析不同工况下性能退化数据特征,提出了不同工况下先验信息的等效折算方法,解决了不同工况下的先验信息利用问题。建立了基于Bayes推断的交流接触器剩余电寿命预测模型,提高了剩余电寿命预测精度,实现了利用不同工况下性能退化数据对交流接触器进行剩余电寿命预测。在AC-4、AC-3两种工况下进行了交流接触器电寿命仿真分析及实验分析,相对误差均小于5.5%,验证了方法的准确性。

基于Bayes时空模型分析HIV/AIDS晚发现的时空分布特征及其影响因素

【目的】旨在分析兰州市HIV/AIDS晚发现的时空聚集性特征及相关影响因素,明确兰州市HIV/AIDS晚发现高风险地区和时间趋势,为兰州市因地制宜地制定HIV/AIDS防治策略措施提供参考依据。【方法】选择兰州市2011-2018年间新报告的成年HIV/AIDS病例作为研究对象,研究中所需的数据资料来自兰州市疾病预防控制中心和兰州市统计年鉴。采用Bayes时空模型分析HIV/AIDS晚发现相对风险(RR)的时空分布特征及其影响因素。【结果】2011-2018年间兰州市新报告的HIV/AIDS病例共计1984例,其中HIV/AIDS晚发现者有982例(49.5%),平均年龄为39.67岁,男性占90.9%。老年人和女性HIV/AIDS病例中晚发现的比例更高;城关区(51.1%)、安宁区(50.3%)和榆中县(51.9%)具有高于平均水平的HIV/AIDS晚发现比例;2011-2018年间兰州市总体的晚发现比例呈波动上升趋势。Bayes时空模型分析结果显示,兰州市HIV/AIDS晚发现风险在2011-2015年间波动变化,而在2015年后迅速上升,其RR(95%CI)从1.01(0.84,1.23)上升到1.11(0.77,1.97);红古区和三个县的晚发现风险变化趋势与兰州市的总体变化趋势相似,而城关区和七里河区的晚发现风险呈下降趋势;晚发现相对风险大于1的区县包括:永登县(RR=1.07,95%CI:0.55,1.96)、西固区(RR=1.04,95%CI:0.67,1.49)、城关区(RR=2.41,95%CI:0.85,6.16)和七里河区(RR=2.03,95%CI:1.10,3.27)。冷热点分析结果显示城关区和七里河区为热点区。影响因素分析结果显示,随着人均GDP(RR=0.65,95%CI:0.35,0.90)和HIV/AIDS病例中的男性比例(RR=0.53,95%CI:0.19,0.92)的增高,HIV/AIDS晚发现的相对风险越低;而人口密度(RR=1.35,95%CI:1.01,1.81)越大,晚发现风险越高。【结论】兰州市的HIV/AIDS晚发现风险呈上升趋势,并且存在明显的地区差异特征;人均GDP、HIV/AIDS中男性比例和人口密度是HIV/AIDS晚发现的影响因素。因此,对于晚发现风险高和存在相关风险因素的区县,应重视并制定有针对性的HIV筛查和防治服务,降低HIV/AIDS晚发现比例和风险。

黄土抗剪强度参数均值与方差的Bayes估计及其应用

为解决黄土强度参数估计问题,从工程勘察项目中共收集统计了3384组Q1、Q2、Q3黄土强度参数黏聚力c、内摩擦角φ值的测试数据,不考虑二者的相关性,将参数均值和方差都作为随机变量,建立起黄土强度参数c、φ的正态-逆伽马先验分布。基于Bayes理论,利用共轭先验法推导了参数后验分布和后验概率密度函数的期望值求解公式,确定了估计的误差。以陕西泾阳黄土边坡为例,利用所建立的先验分布和边坡土层测试强度指标,求取参数的后验分布,进一步估计了边坡失效概率的概率分布和稳定系数均值的概率分布。结果表明:在95%的置信度下,按稳定系数评价,边坡均处于基本稳定状态,且稳定系数置信区间小;按失效概率评价,边坡接近稳定状态,但失效概率的置信区间较大,黄土强度参数的方差控制着边坡失效概率的置信区间,将方差作为随机变量,考虑方差变异性,能更科学地评估黄土工程的可靠度。

构建基于贝叶斯(Bayes)网络的中医辅助诊疗系统模型

介绍了贝叶斯（Bayes）网络技术的隐结构模型在中医辨证思维中的应用，提出了中医辅助诊疗系统的设计思路，指出应将中医信息化的研究成果惠及大众。

Ⅱ型双删失样本下逆Topp-Leone分布的Bayes估计

在Ⅱ型双删失样本下,研究了逆Topp-Leone分布参数的极大似然估计,证明了极大似然估计的存在性和唯一性;基于未知参数的先验分布为Gamma分布和Jeffrey分布,分别在三种不同损失函数下,得到逆Topp-Leone分布未知参数的Bayes估计。根据后验密度函数得到预测密度,进而得到未来观测值在三种损失函数下的预测估计值。为了比较在不同损失下Bayes估计的优劣,采用数值模拟方法计算了各种估计的均值及均方误差,结果表明在Linex损失下未知参数的Bayes估计量更接近真值,均方误差最小。

贝叶斯(Bayes)判别分析理论在安全评价中的应用

论述了多元统计分析方法中的贝叶斯判别分析方法在安全评价中的应用。通过对原始数据的分析建立起反映被评价对象安全状况的综合指标函数模型 ,从而简化后续同类评价目标工作量。

一类Lindley模型参数的经验Bayes检验收敛速度的改进

利用递归核估计和单调性,构造了Lindley模型参数的经验Bayes检验函数,并在适当的条件下,证明了收敛速度的阶可任意接近O(n^(-1)).

贝叶斯同位置协同克里金(Bayesian collocated CoKriging)估值法的研究

针对原同位置协同克里金 (CollocatedCoKriging)法在研究区域大、硬数据少、择优采样严重的情况下 ,外推不可靠和贝叶斯克里金 (BayesianKriging)法在估计先验数据期望值时对尺度敏感的问题 ,根据这两种方法的原理提出并推导一种新的贝叶斯同位置协同克里金估值方法 .论述了该方法不但具有一般克里金法的性质 ,而且综合了前两种方法的优点 .通过实例验证 ,其估值效果良好 .

贝叶斯(Bayes)判别分析在粉煤灰分类中的应用

论述了多元统计方法中的贝叶斯判别分析法在粉煤灰分类中的应用。通过对原始数据的分析,建立起反映粉煤灰质量等级的综合指标函数模型,从而提供了一种新的简单、快速、准确评定粉煤灰质量等级的方法。

贝叶斯(Bayes)更新概率在结构维修中应用的讨论

叙述了贝叶斯更新概率、贝叶斯定理的概念,进行了公式计算与概率树方法的比较,通过贝叶斯更新概率在结构维修中应用的讨论,使相关概念之间的关系更明晰、简洁;有利于在缺乏工程现场直接试验资料时开展工程结构维修的设计工作,是少投入多产出的好方法。

环境激励下的Bayesian SFFT模态参数识别法及不确定性量化研究

针对传统Bayesian模态参数识别方法存在识别结果不确定性和量化指标单一的问题,提出了贝叶斯缩放快速傅里叶变换(Bayesian scaled fast Fourier transform,Bayesian SFFT)模态参数识别法,通过求解四维数值的优化,得到模态参数的最佳估值,并采用蒙特卡罗抽样的方法得到后验协方差矩阵和信息熵,实现对识别结果进行双重不确定性量化的目的。最后,通过数值模拟与工程应用验证了该方法的有效性,并研究了频带宽度系数k对识别结果的影响以及对比了变异系数与信息熵的量化效果。结果表明,将频带宽度系数k限制在7~9之间能够确保误差与不确定性的平衡;在阻尼比识别结果的量化中,信息熵的量化效果优于变异系数的量化效果。

动态贝叶斯网络在管廊电缆舱火灾风险评估中的应用研究

电缆舱是城市综合管廊必不可少的舱体,担负着至关重要的电力传输功能。电缆舱火灾不仅会导致能源供应中断,还可能对周边生态环境和公共安全构成严重威胁。为了对这一特殊空间内的火灾风险进行系统的分析,构建蝴蝶结(Bow Tie,BT)模型并映射到动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN),通过实例分析确定某地下管廊电缆舱起火的先验概率与后验概率,识别主要风险源及对电缆起火的敏感度,探究在具备不同灭火屏障条件下的电缆舱火灾发展态势。结果表明,单相接地故障、制造缺陷、绝缘损坏、连接缺陷等是导致电缆舱起火的关键因素,并且随时间推进,各种不利后果发生概率呈上升趋势。这一发现凸显了及时有效的预防与早期干预措施对于遏制电缆舱火灾扩散的重要性。

核主泵机械密封可靠性Bayes分析的适应性

机械密封的可靠性对核主泵的安全稳定运行具有重要影响。为解决无失效数据情形下核主泵机械密封的可靠度评估问题,分析大亚湾核主泵机械密封的运行数据,确定其可靠度分布,建立结合Bayes理论的可靠性分析模型,利用Monte Carlo法从确定的可靠度分布中仿真出无失效数据,探讨无失效数据场合下,先验分布为Beta分布时,分组数c的取值对E-Bayes估计与多层Bayes估计精度的影响。研究表明:分组数c<8时,优先选择多层Bayes估计;c>8,优先选择E-Bayes估计,c=8时,2种方法的平均相对误差均达到较低水平且多层Bayes估计更低一些。研究成果对无失效数据场合下基于Bayes理论的核主泵机械密封可靠性分析具有指导意义。

基于稀疏贝叶斯推断的LDACS波束形成方法

L波段数字航空通信系统(L-band digital aeronautical communication system,LDACS)作为未来航空数据链的重要技术手段之一,非常容易受到相邻波道的测距机系统信号的干扰。为此,提出一种基于稀疏贝叶斯推断的LDACS波束形成方法。首先,将LDACS地面站的粗略来向信息作为先验,并根据空域信号来向的稀疏性构建稀疏信号。随后,通过贝叶斯推断估算干扰和噪声的功率,估计各个信源的来向。最后,重构干扰噪声协方差矩阵,获得波束形成权矢量。该方法无需知晓干扰数量、干扰来向等信息。仿真结果表明,该方法在低信噪比和少快拍条件下也能稳定输出波束方向图,表现出较好性能。

偏态分布截断参数的经验Bayes检验

偏态分布是对称分布的一种推广,在实际生活中应用广泛,其中截断参数对界定偏态分布的边界具有重要意义.文中基于经验Bayes检验方法,研究了偏态分布截断参数的假设检验问题.考虑普通Bayes检验中先验密度的未知性和不确定性,利用递归核估计的密度函数代替未知的先验密度函数.定义检验的加权线性损失函数,从而更好地刻画了决策风险.在给定条件下证明了所提出检验函数的渐近最优性,同时给出确定的收敛速度.最后通过实例验证了文中的理论结果.

加权p、q对称损失函数下Burr分布参数的Bayes估计

在加权p、q对称损失函数下,利用Bayes参数估计方法研究Burr分布参数Bayes估计的形式和估计的性质,得到参数Bayes估计的一般形式以及在无信息先验分布和共轭先验分布下的精确形式,并证明所得估计具有可容许性和最小最大性,进一步得到参数的多层Bayes估计。最后用R软件结合MCMC算法对所得估计进行数值模拟,结果表明在共轭先验分布下的Bayes估计比无信息先验分布下的Bayes估计精度更高。

基于高阶特征挖掘和贝叶斯MCMC方法的建筑能耗预测

针对建筑能耗预测模型需要解决解释变量选取困难、建筑样本数据有限和建模算法难以捕捉复杂的非线性关系等问题,提出了基于高阶特征挖掘和贝叶斯MCMC(马尔可夫链蒙特卡罗)方法的能耗预测模型。本研究利用建筑本体、建筑环境及建筑人员活动等特征指标作为模型输入,以CBECS数据库中205栋办公建筑的供热能耗数据作为训练集样本,选用符号检验与K-fold交叉验证识别高响应交互作用因子组合,通过MCMC方法进行重要性采样,预测了办公建筑的供热能耗强度。研究发现,建筑的层高、面积、层数之间存在高阶交互关系,模型预测精确度指标归一化平均偏差(NMBE)为3.5%,均方根误差(RMSE)为0.014,均方根误差变异系数(CVRMSE)为14.0%,可有效预测办公建筑供热能耗。