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1.
2.
齿轮退化状态的准确评估对于设备安全运行具有重要意义。常规的齿轮退化状态评估方法的效果受特征提取、预处理等因素的影响。基于生成模型的状态评估方法利用原始观测进行评估,能够降低人为因素的影响。但传统生成模型如变分自编码器(VAE)存在边缘估计不准确的缺点。本文提出了多元可逆深度概率学习(MIDPL),通过叠加可以被优化的可逆变换实现从既定初始分布到未知观测分布的转换,将分布特性复杂的多观测序列转换至既定初始分布进行边缘概率计算继而实现状态评估。本文通过齿轮退化实验验证了MIDPL的有效性,与VAE相比,MIDPL在点蚀和断齿数据集下的评估误差分别降低了30.92%和69.25%,MIDPL能够实现更为稳定和准确的齿轮退化过程评估。  相似文献   
3.
The deterministic and probabilistic prediction of ship motion is important for safe navigation and stable real-time operational control of ships at sea. However, the volatility and randomness of ship motion, the non-adaptive nature of single predictors and the poor coverage of quantile regression pose serious challenges to uncertainty prediction, making research in this field limited. In this paper, a multi-predictor integration model based on hybrid data preprocessing, reinforcement learning and improved quantile regression neural network (QRNN) is proposed to explore the deterministic and probabilistic prediction of ship pitch motion. To validate the performance of the proposed multi-predictor integrated prediction model, an experimental study is conducted with three sets of actual ship longitudinal motions during sea trials in the South China Sea. The experimental results indicate that the root mean square errors (RMSEs) of the proposed model of deterministic prediction are 0.0254°, 0.0359°, and 0.0188°, respectively. Taking series #2 as an example, the prediction interval coverage probabilities (PICPs) of the proposed model of probability predictions at 90%, 95%, and 99% confidence levels (CLs) are 0.9400, 0.9800, and 1.0000, respectively. This study signifies that the proposed model can provide trusted deterministic predictions and can effectively quantify the uncertainty of ship pitch motion, which has the potential to provide practical support for ship early warning systems.  相似文献   
4.
公路小半径曲线段外侧车道路侧事故概率预测   总被引:1,自引:1,他引:0  
为降低小半径曲线段路侧事故概率,选取道路线形指标(圆曲线半径、硬路肩宽度、纵坡坡度、超高横坡度、圆曲线加宽)、路面状况(路面附着系数)、交通特性(车速、车型)8个路侧事故风险因素进行PC-crash仿真试验,收集12 800组数据.采用CHAID(Chi-squared automatic interaction detection)决策树技术识别了影响路侧事故发生的显著性风险因素,探讨各种风险因素之间交互作用对路侧事故的影响,并利用贝叶斯网络构建了路侧事故概率预测模型.根据概率模型预测结果,提出了路侧事故多发路段判别方法,并进行案例验证.研究结果表明:对路侧事故影响程度最大的显著性风险因素为车速,其次为圆曲线半径、车型、路面附着系数和硬路肩宽度;当80 km/hv≤100 km/h, 300 mR≤600 m时,设置硬路肩宽度≥1.5 m能够明显减少路侧事故风险;与小型客车相比,载重货车更易发生路侧事故,且硬路肩宽度对载重货车路侧事故有更显著的影响,当100 km/hv≤120 km/h, 300 mR≤600 m时,设置硬路肩宽度≥2.25 m能够明显减少载重货车路侧事故风险.  相似文献   
5.
The frequently stated problem of under‐delivery in oil and gas exploration is largely due to overprediction in the volumetric size of prospects rather than to the misinterpretation of risk. In an effort to deal with the significant degree of uncertainty inherent in sub‐surface evaluations, the standard method involves building a stochastic volumetric model of the potential container by choosing distributions and probabilities of the gross rock volume, the simulated column height, and the average 3D net/gross, as well as of other reservoir and fluid parameters. Unfortunately, prior to drilling, the three main inputs to the model are difficult to constrain as they are closely tied to the seismic interpretation rather than to historical information. By contrast, a source of hard data is available from existing discoveries and wells in the form of statistics for the play or analogue play, the most useful of which are: (i) the footprint area of the discoveries; (ii) the properties of net reservoir, encapsulated in an area yield parameter MMboe/km2; and (iii) the downside size of the discoveries, specifically the inferred P99 recoverable resource. In this paper, we propose a method called Prospect Area Yield (PAY) to assess the potential size of an exploration prospect which simply integrates these statistical data with the most reliable information from seismic mapping. The main step involves calculating an upside volume by multiplying a mid‐case MMboe/km2 yield with a mapped reasonable closure area for the prospect. This upside volume is assigned a probability which is currently assumed to be P10, implying that 90% of discovery outcomes will be smaller. A probabilistic distribution of the recoverable resource for the prospect is then produced by using the upside volume (P10) and the inferred P99 to construct a lognormal trend. The method can be tested by companies using lookbacks to fine‐tune the probability of the upside volume to ensure that exploration predictions effectively match historical reality. In the meantime, it is recommended that the PAY method, which is available as a free online tool, is used as a check on the results of stochastic models.  相似文献   
6.
现阶段,绿色勘查已在全国范围内全面展开,但相应的工作规范和技术标准尚不全面。尤其是安徽省具有特殊的自然地理与生态环境条件,为了更好的推进安徽省绿色勘查工作,安徽省启动了绿色勘查地方标准制定。结合安徽省绿色勘查技术规范编制工作实例,对编制过程中的工作准则、工作流程、工作步骤、存在的问题等进行讨论,可为其他省市在绿色勘查工作中提供经验。  相似文献   
7.
针对新能源机组出力的随机性与波动性导致其消纳难的问题,利用一种基于等效电量函数法的随机生产模拟算法辅助新能源与常规能源的协调规划。首先,以多状态机组为基础,引入分段模拟体现新能源的时序性,克服传统等效电量函数法丢失时序信息的缺点。然后,在系统可靠性指标(LOLP和EENS)的基础上,提出两个描述系统调峰性能的指标——调峰容量不足概率与调峰电量不足期望值。最后,采用IEEE的RTS-86测试系统验证算法的准确性和可行性,以及探究风光能源接入对系统可靠性和调峰性能的影响。  相似文献   
8.
采用两点估计法进行考虑不确定性电力系统的概率潮流计算时容易产生较大的误差。提出一种可用于计算含服从非正态分布负荷的概率潮流问题的改进型两点估计法。该方法通过增加均一概率的估计点进行额外计算,不需要进行正态变换和估计高阶矩,其计算精度高于两点估计法。采用含服从非正态分布负荷的5节点系统和IEEE 14节点系统作为算例,与蒙特卡洛仿真的结果比较验证了提出的改进型两点估计法的准确性。  相似文献   
9.
周爱平  朱琛刚 《计算机应用》2019,39(8):2354-2358
持续流是隐蔽的网络攻击过程中显现的一种重要特征,它不产生大量流量且在较长周期内有规律地发生,给传统的检测方法带来极大挑战。针对网络攻击的隐蔽性、单监测点的重负荷和信息有限的问题,提出全网络持续流检测方法。首先,设计一种概要数据结构,并将其部署在每个监测点;其次,当网络流到达监测点时,提取流的概要信息并更新概要数据结构的一位;然后,在测量周期结束时,主监测点将来自其他监测点的概要信息进行综合;最后,提出流持续性的近似估计,通过一些简单计算为每个流构建一个位向量,利用概率统计方法估计流持续性,使用修正后的持续性估计检测持续流。通过真实的网络流量进行实验,结果表明,与长持续时间流检测算法(TLF)相比,所提方法的准确性提高了50%,误报率和漏报率分别降低了22%和20%,说明全网络持续流检测方法能够有效监测高速网络流量。  相似文献   
10.
Electromagnetic signal emitted by satellite communication (satcom) transmitters are used to identify specific individual uplink satcom terminals sharing the common transponder in real environment, which is known as specific emitter identification (SEI) that allows for early indications and warning (I&W) of the targets carrying satcom furnishment and furthermore the real time electromagnetic situation awareness in military operations. In this paper, the authors are the first to propose the identification of specific transmitters of satcom by using probabilistic neural networks (PNN) to reach the goal of target recognition. We have been devoted to the examination by exploring the feasibility of utilizing the Hilbert transform to signal preprocessing, applying the discrete wavelet transform to feature extraction, and employing the PNN to perform the classification of stationary signals. There are a total of 1000 sampling time series with binary phase shift keying (BPSK) modulation originated by five types of satcom transmitters in the test. The established PNNs classifier implements the data testing and finally yields satisfactory accuracy at 8 dB(±1 dB) carrier to noise ratio, which indicates the feasibility of our method, and even the keen insight of its application in military.  相似文献   
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