导读:本文包含了贝叶斯预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:网络,模型,数据,土壤,邻域,神经网络,敏感度。
贝叶斯预测论文文献综述
夏润清[1]（2019）在《基于贝叶斯网络的蟹塘养殖水质分析与预测》一文中研究指出针对蟹塘养殖过程中,水质因子与水质间复杂的非线性关系,基于水质因子训练数据集,提出采用K2算法,并推导应用于蟹塘养殖水质分析与预测的贝叶斯网络模型。首先,依据水质因子数据的方差,提出一种数据融合方法,融合蟹塘水质传感器多位置测量值;其次,对水质因子间的相关性干扰,提出采用color map遴选相关性较小的水质因子组合;在此基础上,提出贝叶斯网络水质参数预测模型,并使用Kappa系数检验贝叶斯网络模型推理结果。应用结果表明:模型Kappa系数为0.807,模型有效。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年11期）
赵康宁,蒲天骄,王新迎,李烨[2]（2019）在《基于改进贝叶斯神经网络的光伏出力概率预测》一文中研究指出光伏功率预测准确性对电网调度运行影响很大,传统的确定性预测方法对光伏出力波动的响应能力不足,给电网的安全稳定运行带来挑战。提出了基于改进贝叶斯神经网络的光伏出力概率预测方法,将神经网络的权重以概率分布的形式表示,提高了神经网络应对光伏出力随机性的能力;依据输入输出相关性进行特征降维,提高数据密度,抑制过拟合;在贝叶斯神经网络的输入端引入全连接神经网络与一维卷积神经网络,提高网络对不同输入数据的信息提取能力,提高预测精度。以实际系统为例进行实证分析,结果表明,与传统的确定性预测模型相比,所提方法在光伏出力波动时具有更高的预测准确率;与其他概率预测方法相比,所提方法在保持较高总体预测准确率的同时,预测功率区间更窄。(本文来源于《电网技术》期刊2019年12期）
张燕[3]（2019）在《基于朴素贝叶斯的英语成绩预测模型构建研究》一文中研究指出针对当前英语学习信息化需求,以及深度学习算法的优势,提出一种基于朴素贝叶斯的英语成绩预测模型。为验证该模型在英语成绩预测方面的有效性,首先对朴素贝叶斯定理的原理进行分析,然后以某职业院校2016～2018的英语四级考试成绩作为基本数据来源,采用朴素贝叶斯模型中概率对不同属性下的学生英语成绩进行预测,结果表明通过朴素贝叶斯分类预测到的成绩与实际的基本一致。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2019年10期）
陈龙,黄天立[4]（2019）在《基于贝叶斯更新的RC桥梁可靠度动态预测方法》一文中研究指出为了利用客观的劣化信息准确预测桥梁的使用性能,及时提供相应的维护措施.本文针对结构退化过程的时间变异性特点,分别采用逆高斯随机过程和复合泊松过程建立桥梁抗力劣化和车辆荷载效应模型,建立了基于抗力-荷载效应双随机过程模型的桥梁时变可靠度分析方法,进一步结合实时检测数据,联合贝叶斯分析和EM算法,在对抗力劣化模型更新的基础上,实现了桥梁时变可靠度的动态预测。最后针对一座服役40年的钢筋混凝土T梁桥,选取t (28)18,26,34,40年四个时刻作为更新点,演示了基于逆高斯随机过程的桥梁抗力劣化建模和时变可靠度动态预测方法。结果表明:失效概率更新曲线能够很好地表现当前更新点的抗力劣化特点,且随着时间的推移,模型吸收的客观信息越多,对于桥梁的可靠度预测更加准确。(本文来源于《第28届全国结构工程学术会议论文集（第Ⅱ册）》期刊2019-10-18）
王奎清[5]（2019）在《基于贝叶斯网络的盐化工生产中固液比预测》一文中研究指出针对盐化工生产线生产过程中节点数据的事变特征,假设当前时刻生产线固液比仅与当前蒸汽压力、蒸汽温度、循环泵电流、盐腿实际值排出量和历史固液比数据有关。建立一种基于贝叶斯网络的盐化工生产过程中固液比预测模型,通过数据采集、数据清洗、属性分析、算法训练和算法预测对比建立最佳预测模型。通过此模型预测蒸发罐中固液比走势,并与支持向量机和神经网络预测模型进行实验对比,验证其有效性。(本文来源于《盐科学与化工》期刊2019年10期）
杨光艺[6]（2019）在《贝叶斯模型平均下的时变系数预测回归模型》一文中研究指出文章采用时变系数模型对中国股票市场的超额收益率进行预测,并结合贝叶斯模型平均的方法对各模型进行模型平均,得出稳健有效的预测结果。实证比较表明:(1)时变系数模型相比常系数模型具有更好的预测效果;(2)时变系数模型能帮助投资者在市场剧烈变化时迅速做出反应;(3)单变量情形下,宏观经济类变量具有更好的预测效果。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年19期）
吕朋朋,陶晓峰,徐致光,缪平,熊霞[7]（2019）在《基于贝叶斯网络的电力客户停电敏感度预测》一文中研究指出精准预测停电敏感的电力客户群体,能够有效感知客户用电需求,提升客户用电满意度,助力提高电力服务水平。文中提出基于贝叶斯网络构建电力客户停电敏感度预测模型,从95598客服平台、营销业务系统、用电信息采集系统获取分析数据,结合客户基本信息、用电信息、智能电能表计量信息以及用户用电交互行为,定义客户停电敏感度数据标签,对用户的停电投诉进行分析与预测。采用K折交叉验证法对停电敏感度预测模型进行实验验证。实验表明,基于贝叶斯网络构建的电力客户停电敏感度预测模型,在停电投诉分析应用中具备较高的精准度,验证了模型的有效性。(本文来源于《电力工程技术》期刊2019年05期）
费徐峰,任周桥,楼昭涵,肖锐,吕晓男[8]（2019）在《基于贝叶斯最大熵和辅助信息的土壤重金属含量空间预测》一文中研究指出预测土壤重金属空间分布对于识别高污染区域、进行污染来源解析和制定预防控制策略具有重要意义。本文选取浙江省杭州市为研究区,以土壤母质类型作为辅助信息,通过贝叶斯最大熵(Bayesian maximum entropy,BME)法,预测土壤重金属的空间分布,并与传统的克里金方法的预测结果进行比较。结果表明:BME在土壤重金属含量空间预测方面精度更高,其残差分布区间、平均绝对误差和均方根误差更小。研究区内重金属污染风险相对较低,其平均值均低于二级土壤环境质量标准值,但镉和砷的含量高于当地背景值,分别是背景值的1.59倍和1.31倍。铅和汞在该研究区东北部的城市地区含量较高,城市化、工业化和交通运输可能是其污染来源;镉和砷在西南部和中西部农村地区含量较高,农业活动可能是其污染来源。此外,镉在中东部还存在一块明显的高含量区域,这与当地矿业活动密切相关。铬主要受自然因素的影响。(本文来源于《浙江大学学报(农业与生命科学版)》期刊2019年04期）
胡群芳,孙桐,王飞,宁超列,张鲁冰[9]（2019）在《基于贝叶斯的燃气管道腐蚀深度预测方法》一文中研究指出为了准确地预测燃气管道腐蚀深度及置信区间,通过模型参数的概率分布,采用贝叶斯估计方法,提出燃气管道最大腐蚀深度在不同样本独立性下的非线性预测模型,并利用MCMC方法对模型进行求解。结果表明:该腐蚀深度预测模型可以较好地预测城市金属燃气管道在不同样本独立性下的腐蚀深度及其置信区间,适用于定量评估金属燃气管道的腐蚀安全问题。(图10,表3,参24)(本文来源于《油气储运》期刊2019年11期）
王必好,张郁[10]（2019）在《基于贝叶斯网络的技术进步预测与路径优化选择》一文中研究指出运用贝叶斯网络模型(BNM)理性预测技术进步概率,既与技术创新流程相契合,又反映技术进步内在变动特征。文章首先分析各阶段技术进步概率集合及其相互关系,推理判断上阶段技术进步与当前阶段、当前阶段技术进步与下阶段之间关联程度,依此理性预测技术进步概率。研究认为,厂商有意识地选择技术进步方向,理性预测其变动结果是可行的,是一个由不完全理性预测到比较理性预测、最后实现完全理性预测的循序渐进过程。技术进步概率集合符合集合动态分配律(RIP),两阶段技术进步之间概率集合交集越大,两者关联程度越高,技术向着更高阶段升级的概率就越大,技术进步预测更加准确。差异化的预测结果是厂商优化选择技术进步路径的必要条件,较短距离的技术进步预测结果更加准确。实证分析运用国内专利被引用次数、技术强度、科学与技术关联性等数据,绘制有向无环图(DAG),运用BNM进行因果分析和诊断推理,验证相关结论。(本文来源于《科学学研究》期刊2019年08期）
贝叶斯预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
光伏功率预测准确性对电网调度运行影响很大,传统的确定性预测方法对光伏出力波动的响应能力不足,给电网的安全稳定运行带来挑战。提出了基于改进贝叶斯神经网络的光伏出力概率预测方法,将神经网络的权重以概率分布的形式表示,提高了神经网络应对光伏出力随机性的能力;依据输入输出相关性进行特征降维,提高数据密度,抑制过拟合;在贝叶斯神经网络的输入端引入全连接神经网络与一维卷积神经网络,提高网络对不同输入数据的信息提取能力,提高预测精度。以实际系统为例进行实证分析,结果表明,与传统的确定性预测模型相比,所提方法在光伏出力波动时具有更高的预测准确率;与其他概率预测方法相比,所提方法在保持较高总体预测准确率的同时,预测功率区间更窄。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
贝叶斯预测论文参考文献
[1].夏润清.基于贝叶斯网络的蟹塘养殖水质分析与预测[J].计算机与数字工程.2019
[2].赵康宁,蒲天骄,王新迎,李烨.基于改进贝叶斯神经网络的光伏出力概率预测[J].电网技术.2019
[3].张燕.基于朴素贝叶斯的英语成绩预测模型构建研究[J].自动化技术与应用.2019
[4].陈龙,黄天立.基于贝叶斯更新的RC桥梁可靠度动态预测方法[C].第28届全国结构工程学术会议论文集（第Ⅱ册）.2019
[5].王奎清.基于贝叶斯网络的盐化工生产中固液比预测[J].盐科学与化工.2019
[6].杨光艺.贝叶斯模型平均下的时变系数预测回归模型[J].统计与决策.2019
[7].吕朋朋,陶晓峰,徐致光,缪平,熊霞.基于贝叶斯网络的电力客户停电敏感度预测[J].电力工程技术.2019
[8].费徐峰,任周桥,楼昭涵,肖锐,吕晓男.基于贝叶斯最大熵和辅助信息的土壤重金属含量空间预测[J].浙江大学学报(农业与生命科学版).2019
[9].胡群芳,孙桐,王飞,宁超列,张鲁冰.基于贝叶斯的燃气管道腐蚀深度预测方法[J].油气储运.2019
[10].王必好,张郁.基于贝叶斯网络的技术进步预测与路径优化选择[J].科学学研究.2019
论文知识图
