组合预测的贝叶斯估计方法

运用贝叶斯估计方法 ,利用先验信息、预测信息和样本信息 ,导出了先验分布、预测信息下的后验分布、拟合信息下的后验分布 ,从而给出了待预测量在t时刻值yt0 的六种组合预测方法 ,并进行了对比 .最后分析了主观参数对模型结果的影响 .     

基于模糊贝叶斯的震害预测

运用叶斯理论与模糊理论，提出了一种对结构物震害预测的新方法，方法较充分地考虑了结构地震害的一般统计特性和某一特定结构物的特殊性，能较全面地反映结构物震害的实际情况。     

基于动态贝叶斯网络的设备故障预测方法研究

设备维修方式由事后维修和定期维修逐步向基于状态维修进行转变,而故障预测（剩余寿命预测）则是基于状态维修的关键。本文介绍了动态贝叶斯网络的基本原理,在此基础上提出了利用动态贝叶斯网络进行故障预测的方法和步骤,最后将本方法应用于流体控制器的故障预测,结果验证了本方法的有效性。     

基于贝叶斯分类的Web服务质量预测方法研究

针对网络环境不稳定导致Web服务质量(QoS)数据中存在噪声数据,进而降低Web服务质量预测精度的问题,提出一种基于贝叶斯分类的混合协同过滤Web服务质量值预测方法.该方法使用贝叶斯算法对Web服务质量数据进行分类并得到每个分类的概率,利用分类结果确定缺失值可能的取值范围,并对用户和服务的相似邻居进行过滤.通过引入分类概率,改进传统的协同过滤方法得到最终的缺失值预测结果,在一定程度上消除了噪声数据对Web服务质量预测的影响.实验结果表明:较之现有方法,该方法具有更好的预测精度.     

基于贝叶斯方法的混凝土结构碳化深度预测研究

考虑到混凝土结构本身的特性及其所处环境条件的随机性蕴含着极大的主观不确定性,提出贝叶斯动态信息更新思路。首先根据主观经验信息选定一个已有的混凝土碳化深度预测公式作为贝叶斯先验模型,然后结合工程实际检测信息,运用贝叶斯方法综合这两类信息进行推断,从而对先验模型进行更新。该方法继承了先验模型的完备性和检测信息的准确性,能更加准确地对结构的碳化规律进行评估和预测。最后以计算实例验证了贝叶斯动态信息更新的实用性和优越性。     

基于贝叶斯理论的高校财务风险评价方法

针对普遍存在的高校财务问题,着重分析引起财务风险的主要因素,运用贝叶斯理论及其基本方法,建立了高校财务风险评价模型与方法。给出的模型与方法不仅可以评价高校财务的总体风险,还可以对高校财务系统的各个局部风险实施评价。最后的示例表明,模型可以有效地实现对高校财务风险问题的全面评价。     

基于贝叶斯理论的传感器网络节点故障检测方法

提出了运用贝叶斯理论进行传感器网络节点故障检测的方法,通过分析传感器网络中各节点的影响关系,利用贝叶斯理论对各节点的正常率进行估值计算,给出正常率计算的推导过程,通过实例验证了计算过程并与其他检测方法进行了比较分析.该方法计算简单、方便、快速,能估算检测用例数目、降低检测成本,为传感器网络节点故障的检测提供了支持.     

预应力混凝土梁挠度的贝叶斯预测方法

预应力混凝土桥梁施工期间的变形受诸多因素影响而显现出较大的离散性 ,因此将挠度计算视为不确定性问题是合适的。在建立挠度计算的确定性模型基础上 ,运用 Monte Carlo方法进行数字抽样 ,预先找出挠度分布的一般先验信息 ,再结合具体梁的有限监测样本信息 ,采用贝叶斯方法 ,得到了预应力混凝土梁挠度的后验分布 ,其不确定性大为减少 ,为其后期挠度的预测提供了较为准确地估计。通过实际观测预应力混凝土梁的反拱 ,验证了所提出方法的准确性。     

公安情报中基于关键图谱的群体发现算法

为了在公安情报场景下将人的行为特征量化聚类,从而发现行为特征相似的人群并将其归类以提供决策支持,提出一种基于关键图谱的群体发现算法(KCD).KCD从人的行为特征入手,通过建立关键图谱并利用图聚类算法来进行群体发现.KCD首先将人与人之间的多个维度的行为特征进行量化计算,并将多维行为特征的量化值融合,形成三元组"人-人-值"的共现度集合;然后过滤噪音数据,建立基于行为特征的无向图;最后应用聚类算法SCAN从无向图中找出多个不同的群体,同时找出图的中心点和离群点,解决了公安情报场景中群体之间关键人物的挖掘问题.     

基于改进朴素贝叶斯的武器装备性能预测

针对武器装备试验数据挖掘问题,在朴素贝叶斯预测的基础上,引入遗传算法修正影响因素水平的权重系数,构建一种基于改进朴素贝叶斯的武器装备性能预测模型.通过某地面突击装备火力打击毁伤概率预测案例,验证改进朴素贝叶斯预测模型与传统贝叶斯性能预测模型相比具备更高的预测准确性,可为装备试验数据挖掘提供更为可靠的方法.     

基于贝叶斯理论的垃圾邮件算法研究

为减少垃圾邮件在服务器端的出现,以贝叶斯理论为基础,探讨了可在邮件服务器端实现过滤和自我升级的系统;以合法和非法两类邮件的分析为基础,采用贝叶斯模型生成过滤器,用真实邮件进行仿真操作,验证了模型的可行性。     

基于灰色理论的网络安全态势预测方法

为了有效地预测网络安全态势,在态势因子和灰色理论的基础上,提出了将灰色GM(1,1)和GM(1,N)模型相结合来预测网络安全态势的方法。首先筛选态势因子,再利用模型GM(1,1)对态势因子的变化进行预测,得到N个态势因子变化函数,最后利用这些函数和模型GM(1,N)对网络安全态势进行预测。将灰色GM(1,1)模型、神经网络模型和本文方法对网络安全态势进行预测,实验结果表明,本方法能够更准确地预测网络安全态势。     

基于动态贝叶斯网络的变幅载荷下疲劳裂纹扩展预测方法

针对当前疲劳裂纹扩展预测研究中较少考虑不确定因素而导致预测结果偏差大的问题,提出基于动态贝叶斯网络（DBN）的疲劳裂纹扩展预测方法. 以变幅载荷作用下的疲劳裂纹扩展为具体对象,利用统一疲劳寿命预测（UFLP）模型构建疲劳裂纹扩展的物理状态方程;分析疲劳裂纹扩展过程典型不确定因素之间的联系,基于动态贝叶斯网络建立疲劳裂纹扩展动态性能退化模型;采用粒子滤波（PF）推断算法,向动态性能退化模型输入裂纹观测数据,修正预测结果,降低不确定因素的影响. 根据已有的裂纹扩展实验数据,给出具有不确定因素疲劳裂纹扩展预测的仿真算例,结果表明,所提出的基于动态贝叶斯网络的变幅载荷作下疲劳裂纹扩展预测方法较现有方法能够取得更好的预测精度.     

基于DLM的桥梁结构承载力的贝叶斯预测

为结合检测信息和承载力的先验模型来对桥梁结构性能进行预测,认为结构性能随时间变化的动态测量为一个时间序列,然后引入了动态线性模型(DLM)对结构性能进行预测.考虑到桥梁结构性能的时变特性,运用贝叶斯动态模型建立了退化抗力的状态方程和观测方程,并通过贝叶斯因子来对检测信息进行监控,然后结合参数的先验信息,对退化抗力的状态参数进行贝叶斯后验概率推断,建立了一个动态线性模型来对结构抗力短期的变化趋势进行预测.为了结构性能线性模型的贝叶斯动态修正,确定了一步向前预测分布和滤波分布.基于检测信息,考虑到变量估计主观认识的不确定性,引入折扣因子来确定状态误差方差矩阵.最后,通过算例论证了本文方法的适用性.     

基于贝叶斯理论的氯离子扩散系数计算模型

氯离子侵蚀引起的钢筋锈蚀是沿海或者盐湖地区混凝土结构耐久性劣化的主要诱因,现有氯离子侵蚀模型中的扩散系数多基于Fick’s第二定律,由实验室试验或工程测试确定,具有一定的局限性.基于氯离子扩散系数试验数据,采用贝叶斯理论,建立了氯离子扩散系数计算模型.该模型综合考虑了水胶比、侵蚀时间、环境温度、相对湿度等因素对氯离子扩散系数的影响,能较好地反映氯离子扩散系数的变化情况.通过已有试验数据验证表明,该模型的计算结果与试验结果吻合较好,具有一定的理论和应用价值.     

基于贝叶斯理论的出行信息反馈作用分析

考虑一个小型的交通网络,在OD(Origin-Destination)需求固定的条件下,模拟该网络各个路径上的流量,分析不同的路网参数下的交通均衡状态,并研究ATIS(AdvancedTraveler Information Systems)在帮助出行者进行路径选择方面的作用。研究表明,当路网中出现极端拥堵状况时,ATIS的反馈信息对于出行者进行最优路径选择、尽快达到路网均衡方面的作用尤为明显,但如果出行者对于ATIS实时信息的依赖远远大于对实际出行经验的置信程度,则会出现负面效果,导致路径流量的不稳定。     

基于贝叶斯理论的泥石流参数概率模型识别方法

在泥石流风险评估与防治中,需要根据既有观测数据建立泥石流参数的概率模型(如总流量Qtotal和最大冲击力Pmax的概率分布),计算泥石流超越概率,从而为泥石流灾害评估和防治措施设计提供参考依据.然而,由于观测数据受到多种不确定性因素(比如降雨强度不确定性、岩土体参数变异性以及测量误差)的影响,导致所计算的超越概率具有波动性或不确定性,传统方法中超越概率的点估计值无法合理地考虑其波动性的影响.基于此提出了一种基于Qtotal和Pmax观测数据识别泥石流参数概率模型的贝叶斯方法.根据所提方法识别的泥石流参数概率模型不仅可以计算泥石流的超越概率,还能够合理地考虑超越概率的波动性对泥石流灾害风险水平的影响.以蒋家沟泥石流观测数据为例验证了所提出的方法.结果表明:忽略基于观测数据所计算的超越概率的波动性会导致不保守的风险评估结果.     

基于动态贝叶斯网络的客滚船航行风险预测

为识别客滚船航行风险因素,有效预测客滚船航行过程中的航行风险。首先通过历史数据库和相关船舶事故报告识别客滚船航行风险因素,基于识别到的航行风险因素构建故障树模型。然后通过构建的故障树模型确定静态贝叶斯网络结构,引入马尔可夫模型将静态贝叶斯网络结构转化为动态贝叶斯网络结构。最后利用构建的动态贝叶斯网络结构结合琼州海峡徐闻港-新海港客滚航线进行实例分析,计算后验概率预测客滚船航行风险,从而实现客滚船航行风险的预测。结果表明,琼州海峡客滚船航行风险6个时间片的后验概率分别为0.464 0、0.512 3、0.545 7、0.568 8、0.584 9、0.596 1。敏感性分析表明,管理因素对客滚船航行安全的影响程度最大。     

基于隐朴素贝叶斯模型的链接预测算法

基于共邻节点及其改进的链接预测模型中对共邻节点间的依赖关系考虑不足,不能完全利用网络的拓扑结构信息,针对此问题,提出基于隐朴素贝叶斯模型和双隐朴素贝叶斯模型的链接预测方法。该算法考虑共邻节点间互相依赖关系及其依赖关系的不同,通过隐朴素贝叶斯分类模型计算节点之间的相似性,利用条件互信息来衡量节点间的依赖程度,提高链接预测的准确率。采用网络DBLP和Email的真实数据作为实验数据集,使用AUC和Precision算法来评价本文的预测模型,实验结果表明,本文方法比目前主流方法的预测效果更好,验证了方法的准确性。     

基于隐朴素贝叶斯模型的链路预测算法

针对目前基于共邻节点及其改进的链接预测模型中存在对共邻节点间的依赖关系考虑不足,不能完全利用网络的拓扑结构信息的问题,本文提出了基于隐朴素贝叶斯模型和双隐朴素贝叶斯模型的链接预测方法。算法考虑共邻节点间互相依赖关系及其依赖关系的不同,通过隐朴素贝叶斯分类模型计算节点之间的相似性,利用条件互信息来衡量节点间的依赖程度,提高链接预测的准确率。采用网络DBLP和Email的真实数据作为实验数据集,使用AUC和Precision方法来评价本文的预测模型,实验结果表明,本文方法比目前主流方法的预测效果更好,验证了方法的准确性。