增长曲线模型(RRS)的Bayes影响分析

本文讨论具有Rao简单协方差结构(RSS)的增长曲线模型中未知参数矩阵的Bayes影响分析问题,在无信息先验分布假设下,K-L距离被用来评估指定响应阵对参数矩阵的后验分布的影响程度。

增长曲线模型(一般协方差结构)的Bayes影响分析(英文)

本文讨论具有一般协方差结构的增长曲线模型中未知参数矩阵的Ｂａｙｅｓ影响分析问题．在无信息先验分布假设下，Ｋ－Ｌ距离被用来评估指定响应阵对参数矩阵的后验分布的影响程度．

基于CIA-ISM-BN煤矿瓦斯爆炸事故分析

为识别动态情景下煤矿瓦斯爆炸事故的影响因素,推断因素之间的因果关系,采用CIA(Cross Impact Analysis)、ISM(Interpretive Structural Model)和BN(Bayesian Network)结合的情景建模方法来构建煤矿井下瓦斯爆炸事故风险评价模型。利用CIA-ISM组合生成不同影响级别下瓦斯爆炸事故影响因素的因果层次网络,并进行情景推断和分析。将层次网络映射到BN模型中,通过概率推理量化复杂依赖关系的层次网络,确定瓦斯爆炸的主要致因和造成的损害。结果表明:(1)重视监管机制、违规生产、管理技术、员工安全教育培训、违章作业和通风环境之间的微循环,可以有效阻断事故演化路径;(2)瓦斯爆炸事故发生下,造成人员伤亡、经济损失和社会影响以及有毒有害等次灾害的概率分别为94.7%,95.0%,24.0%;(3)不健全的监管机制是导致瓦斯爆炸事故发生的根本原因。