一、组合预测的贝叶斯估计方法（论文文献综述）
郭义戎[1]（2021）在《基于城市道路交通数据的交通流短时预测与诱导方法研究》文中研究表明智能交通系统（Intelligent Transportation System,ITS）是指将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术及计算机技术等有效地集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。随着当今社会信息的快速传递,智能交通系统中数据获取和处理的数量呈指数增长,如何从高速增长的数字信息中分析掌握可靠的交通信息对交通管理有着深远的意义。因此,为了充分挖掘和利用交通数据中蕴含的丰富交通信息,进一步提高交通状态预测和识别的精确度,有必要研究和探索交通状态预测的新方法。有必要研究和探索用于交通状态预测的新方法,以充分挖掘交通数据所蕴含的丰富交通信息,进一步提升交通状态判别与预测的准确性和可靠性。论文结合现代信息技术中不同的信息处理方法,从数据预处理、交通预测、交通诱导等角度逐步探讨了城市道路交通数据的一些可靠分析方法,解决交通数据中个别样本缺失、交通预测准确率低、诱导信息利用效率不高等问题。具体工作内容如下:（1）基于低秩矩阵的交通数据插补方法为了从交通大数据中分析及掌握可靠的交通信息,结合现代信息技术,探讨了城市道路交通数据的特性及故障数据产生的原因,由于交通数据的缺失将严重影响交通信息系统的性能,有必要对交通数据插补进行研究。首先,介绍了基于核范最小化的低秩矩阵插补模型;其次,在传统的低秩矩阵插补方法中将奇异值部分和最小化范数代替核范数对低秩矩阵交通数据进行恢复;最后,提出了一种将有序约束项引入到奇异值部分和最小化的改进方法。通过真实的两类交通数据验证了对缺失交通数据的恢复,证明了提出的方法优于传统方法。（2）基于多交通参数融合的城市道路交通流短时预测方法针对交通系统的混沌现象,为了更全面的反映交通状况的变化特征,采用多交通参数从不同的侧面为短时交通预测提供更加完整的交通状态变化特征。首先,由于一维的时间序列结构单一且包含的信息量很少,并不能够展现高维复杂系统的运动规律。因此根据交通参数的混沌特性,短时交通流预测模型需要引入相空间重构并依据相空间重构后所展现的客观规律进行预测;其次,研究基于贝叶斯估计理论的多参数时间序列在高维相空间中的相点融合问题;再次,介绍了基于传统最大Lyapunov指数的多交通参数交通状态预测模型;最后,应用广义回归神经网络改进了基于最大Lyapunov指数的多交通参数交通状态预测模型,并利用城市道路交通数据对改进的预测方法与传统的基于Lyapunov指数的预测方法的精确性进行了对比验证。结果表明,改进的基于广义回归神经网络多交通参数交通状态预测方法具有较高的预测精度和效率。（3）基于多神经网络融合的城市道路交通流短时预测方法基于广义回归神经网络的多交通参数融合交通流短时预测方法在复杂路网情况下容易陷入局部极小状态,通过神经网络算法良好的识别复杂非线性系统的特性及多种神经网络模型的相互补充,提出了一种循环神经网络、误差反向传播神经网络、广义回归神经网络优势的城市道路交通数据短时交通状态预测模型。通过多种神经网络模型优缺点的互补,验证了融合后的预测结果能够更好的提升城市道路交通数据短时预测精确度。（4）基于诱导信息效用最大化的VMS（Variable Message Sign,VMS）优化布设新方法在现有诱导效用最大化模型的基础上,提出了一种新的基于实际诱导效用最大化的可变信息板优化布设方法。该方法主要是对原有的效用最大化模型进行改进,通过对可变信息板诱导效用的复杂性进行分析,增加了重复诱导的效用与浪费的效用参与实际效用的计算,并对诱导覆盖率和诱导重复率进行重新定义,最后设计了基于贪婪算法的信息板优化布设的函数求解方法。通过36个路段的网络实例,验证了该方法简单有效,可以通过分析交通流的复杂状况对信息板进行优化配置,在区域道路复杂状况和交通需求点相对确定的条件下,提高整个系统的诱导效率,因而更符合实际交通流诱导的需要。（5）基于双层规划模型的VMS诱导信息发布方法为了合理地对城市交通流进行诱导,减少因VMS引起的不恰当的交通诱导,需要从使用者和管理者的博弈中进行优化,提出了基于双层规划模型的VMS诱导信息发布方法。首先,分析了交通系统管理者和使用者之间的博弈过程;其次,依靠双层规划模型建立了VMS诱导信息发布策略优化模型;最后,依据遗传算法实现了优化模型的求解方法。通过城市道路交通数据验证了VMS诱导策略优化过程的有效性,提高了路网的整体运行效率,为其进一步应用提供支持。
武晓蓓[2]（2021）在《金砖五国股票市场风险计量分析》文中研究指明金砖国家概念,由美国高盛公司的首席经济师--吉姆·奥尼尔于2001年首次提出。作为新兴的世界经济合作体,金砖五国在世界经济发展中起着至关重要的作用,其经济发展和股票市场引发了社会各领域人士和研究者的广泛关注。因此,金砖国家新兴市场的风险监督和预测就变得尤为重要。目前,关于金砖国家股票市场风险的研究还处于发展阶段,如何准确地从股票市场的历史数据中抽取其波动规律,把握趋势,从而预测未来的风险是具有重要意义的研究方向。VaR指标是国际金融市场认可的风险测度,本文将使用VaR值度量金砖五国股市指数的风险。更精确地计算VaR并通过VaR有效规避股市风险,从而作出科学性决策,具有重大的研究意义和应用价值。本文首先提出了基于正态分布尺度混合和贝叶斯估计的GARCH模型,并提出了基于贝叶斯估计与贝叶斯检验的Granger因果关系检验方法;其次,介绍了VaR的理论框架和检验方法,并对金砖五国股市指数的VaR进行估算以及检验;进一步基于VaR预测值,建立分位数回归模型,分析五国股指风险之间的关系,并使用基于贝叶斯思想的Granger因果关系检验,探究金砖五国股指风险的因果关系;最后,给出对金砖国家股市分析的实证结论。实证表明,一是在计算VaR时,使用基于正态分布尺度混合和贝叶斯估计的GARCH模型,能够更精确地拟合股市波动,从而更好地把控股票市场风险;二是分位数回归模型表明,在高分位数水平下,即预期风险损失较高时,金砖五国线性关系的斜率更高;三是基于贝叶斯估计的Granger因果关系检验结果表明,金砖五国股指VaR预测值之间均存在双向的Granger影响关系,各国股指风险损失存在关联,在实际应用中,金融从业者应当从实际角度出发,考虑国家之间的关联性,减少预期风险损失。
王珺[3]（2021）在《潜调节结构方程法下频率学派方法与贝叶斯方法的比较 ——以有调节的中介模型为例》文中认为在心理学、教育学和社会学等领域中,越来越多研究者开始关注整合中介效应和调节效应的模型,从而解释复杂的心理现象。整合中介效应和调节效应的模型包括有调节的中介模型和有中介的调节模型。考虑到有调节的中介模型这一概念覆盖面更广,本研究选择将有调节的中介模型作为探究整合中介效应和调节效应模型的切入点。潜调节结构方程法（Latent Moderated Structural Equations,LMS）是常用的分析有调节的中介模型的方法,相比于多元线性回归和乘积指标法具有以下优势:（1）将交互项看作潜变量,考虑了测量误差的影响;（2）无需构建乘积指标,避免了指标生成过程中的各种问题;（3）在Mplus中易于实现,便于研究者的实际使用。以往对潜调节结构方程法的探究大多基于频率学派估计方法,但是频率学派估计方法存在诸多局限,近年来研究者开始关注贝叶斯估计。然而,贝叶斯估计的优势依赖于恰当的先验分布的设置,而先验分布及其相关超参数的设置受到个人主观因素的影响。先验分布超参数设置正确与否的影响以及如何设置恰当的先验分布也成为贝叶斯方法框架下重要的研究议题。此外,非正态数据在实际研究中十分普遍,忽视观测指标服从非正态分布的条件将严重限制研究结果的可推广性。本研究的目的包括:（1）基于有调节的中介模型,通过模拟研究比较不同数据类型（正态分布、对称中等尖峰分布、对称高度尖峰分布以及适度偏峰分布）下频率学派估计方法（仅关注稳健的极大似然估计）和贝叶斯估计在系数估计上的表现。其中,贝叶斯估计的先验分布设置涵盖了不同的信息量（方差大小）和准确性（均值偏离真值的程度）;（2）通过实证研究演示基于不同估计方法的潜调节结构方程法在分析有调节的中介模型时的具体分析流程,为研究者的实际应用提供参考。模拟研究结果表明,提供正确的有信息先验分布的贝叶斯估计表现最优,能够提供准确的参数估计,最高的估计精度、覆盖率以及检验力。而稳健的极大似然估计得到的系数估计相对偏差和覆盖率表现与提供正确的有信息先验分布的贝叶斯估计基本一致,但是存在估计精度和检验力表现不佳的问题。先验分布均值的错误设定会使得各评估指标的表现下降,但可以通过增加样本条目比进行弥补。提供无信息先验分布的贝叶斯估计表现欠佳,在样本条目比小时存在模型收敛问题,尤其是在数据不服从正态分布的条件下;同时,当数据服从适度偏态分布和对称高度尖峰分布时,该方法的系数估计相对偏差和均方误差根表现异常。实证研究部分关注母亲过度反应与青少年网络成瘾之间的作用机制,探究自我控制的中介效应和正念的调节效应。该部分系统演示了基于稳健的极大似然估计的潜调节结构方程法和基于贝叶斯估计的潜调节结构方程法分析有调节的中介模型的流程,涵盖了理论构建、数据分析和结果解释,可以作为研究者实际应用的指导。通过上述的模拟研究和实证研究,希望为研究者在探究有调节的中介模型时如何选择选择恰当的估计方法提供指导,从而推广潜调节结构方程法在各领域中的应用。若研究者能够获得关于未知参数取值的先验信息,那么建议使用提供有信息先验分布的贝叶斯估计;若缺乏相关的先验信息,那么推荐使用稳健的极大似然估计。
赵珂[4]（2021）在《改进多模型状态估计方法及应用》文中认为为保证复杂系统稳定可控,实现任务的精确执行,需要对系统进行精确观测。但系统状态大多仅在特定噪声条件下可以观测,且针对特殊变量的在线传感器造价昂贵,对环境的适应性不佳,难以精确测量。因此通过对含噪声的信号进行处理得到系统状态的估计值具有较大的应用价值。在众多状态估计方法中,多模型估计是一种性能优越的自适应状态估计方法,其通过多个与系统不同模态相匹配的模型来描述系统可能发生的运行模式变化或者结构变化,每一个模型都有一个与之相匹配的滤波器,最后通过融合处理各子滤波器的输出,得到系统状态的总体估计值,因此十分适合解决具有未知参数或者模式发生变化的状态估计问题,在系统监测、目标跟踪、图像识别、故障诊断等领域都有大量的研究。本文主要基于多模型状态估计理论,研究模型集选择与状态估计算法的改进以及在实际过程的应用,论文的主要创新性工作如下:（1）首先是针对多模型状态估计方法中模型集的选择问题,考虑到当描述系统所用的模型集很大或者实际过程的模态空间未知时,根据先验信息确定的模型集中可能会存在与系统运行状态差异很大的模型,而这一部分模型的存在会导致多模型状态估计算法的性能降低。为此提出了一种基于简约模型集的多模型状态估计方法。该方法基于贝叶斯原理,利用历史观测值来估计系统实际的模态空间,从而获得对应的模型集。利用简约模型集进行状态估计,可减少与系统实际运行状态不相匹配的模型所引入的干扰,提高估计精度。（2）其次针对污水处理过程出水毒素浓度检测问题,考虑利用活细胞在污水处理过程出水水样作用下的数量变化作为衡量水体中毒素浓度的间接指标,对现有的细胞毒性模型进行扩展。在多种不同的水质下使用不同的模型对细胞毒性过程进行描述,构建了覆盖过程真实状态变化的模型集,每一模型所描述的动态过程为一个模态,模态间的转移服从Markov过程构建了细胞毒性随机混杂模型。该模型既可以描述细胞毒性过程中某些机理不清和实验测试困难所产生的多种可能出现的动态过程,又有助于获取实验中难以测量的数据提高模型的适用范围和精确度。（3）最后基于所构建的细胞毒性随机混杂模型,利用交互多模型粒子滤波算法进行状态估计,从含有噪声的观测量（细胞数量）中获得不可测的细胞内细胞外毒素浓度。交互多模型粒子滤波算法作为多模型状态估计方法,适合污水处理过程模式随机变化的实际情形,在保证估计速度的同时又具有较高的精确性。与利用单一模型的污水毒素浓度估计效果进行对比,结果表明本文所提出的方法可以很好地适应外界条件随机变化的情况,实现对污水处理过程出水毒素浓度的实时在线估计。
赵蕾[5]（2021）在《关于公共卫生事件对各行业冲击的金融变点问题研究》文中进行了进一步梳理突发公共卫生事件发生突然,具有未知性和不确定性,不仅损害人民的生命健康,而且冲击国家和地区的经济,新冠疫情是突发公共卫生事件的典型案例。2019年末,新冠疫情在武汉爆发,迅速蔓延至全国各地,此次疫情不仅严重损害了人民的生命健康,且为了防控疫情采取的停工停产、交通管控等措施给我国经济造成了一定程度的冲击。研究疫情下不同行业的经济情况及变点情况能够为突发公共卫生事件提供经济上的启示,对经济可能出现的变动作出预期准备。本文研究疫情前后部分行业的经济情况及变点情况,在六个行业中各选取一支龙头股票作为研究对象,主要研究内容如下:第一部分研究了行业的经济情况。将SVR问题转化成最优化问题求解,采用高斯核函数作为SVR模型中的核函数,采用模拟退火的粒子群算法对SVR问题中的参数寻优。对六支股票序列分别建立了ARIMA,SVR以及ARIMA-SVR模型,以均方根误差和平均误差百分比作为评价指标,实验结果表明,ARIMA-SVR模型相比ARIMA模型和SVR模型具有更好的预测效果。第二部分研究了行业的变点情况。采用二分段法将多变点问题转化成单变点问题,利用逆伽玛分布和t-分布的性质推导了ARMA模型中变点的贝叶斯估计式。采用贝叶斯方法对六支股票序列的变点情况进行了实证研究,得到了变点的贝叶斯估计值及后验分布图,由此推得了变点出现的时间及可能的原因。
刘克柱[6]（2021）在《雷达多帧目标关联与滤波技术研究》文中研究表明在现代化军事战争中,隐身战斗机的雷达反射截面小至雷达几乎很难探测到,这就要求雷达具有对微弱目标进行有效探测的能力。传统的先检测后跟踪技术（DBT）由于对每一帧雷达原始基带数据做门限检测而丢失了数据中包含的微弱目标信息,导致其对微弱目标的检测能力急剧下降。检测前跟踪（TBD）技术可有效提升雷达对微弱目标的探测能力,其对多帧雷达原始基带信号联合处理,通过增加时间维度来放大目标与噪声之间的差异性,进而达到提升算法检测目标性能的目的。雷达的任务是实现对目标长时间、高精度的跟踪,然而TBD输出的点迹序列精度低、持续时间短,所以需要对点迹序列执行后续的跟踪处理,但是现有的研究工作缺乏对点迹序列滤波和关联问题的关注。本论文主要针对雷达多帧目标关联和滤波问题,展开了理论分析、方法研究、仿真实验、实测数据验证等工作,主要工作如下:1、研究了基于贝叶斯估计的雷达目标检测跟踪模型,并给出了基于动态规划（DP）算法的TBD（DP-TBD）算法细节,为后续雷达多帧目标关联和滤波技术研究提供了理论基础。2、研究了滑窗批处理结构DP-TBD处理结果的结构特征和滑窗批处理结构,建立了基于滑窗批处理结构的点迹序列模型;提出了适用于点迹序列的协方差降秩去耦合多帧目标滤波算法,通过研究协方差交叉方法,解决了点迹序列之间未知相关性的滤波问题。3、提出了适用于点迹序列与目标航迹的单时刻假设检验多帧目标关联算法,通过研究单时刻假设检验方法,解决了目标航迹与点迹序列之间的匹配问题。通过理论分析、仿真实验对上述模型和方法进行了验证,分析结果显示,上述方法可有效提高雷达对微弱目标的跟踪精度以及跟踪能力。
张良超[7]（2021）在《连续型损失分布的近似贝叶斯估计及其应用》文中认为非寿险精算学主要是以非寿险中的不确定性为研究对象,通过建立随机模型对险种的损失进行刻画。在保险精算实际中,保险事故发生后,通常会造成经济损失。根据保险合同的约定,保险公司需要对事故所造成的经济损失进行赔偿。我们的目标是根据观测到的一系列索赔数据来建立损失分布模型。假设损失(3由未知的风险参数识别,由于保单组合风险的非齐次性,的可能取值由随机变量来刻画,设的概率分布为（）,在贝叶斯分析中称为先验分布,故对的估计就落入了贝叶斯框架。信度估计的基本思想是同时利用样本信息与先验信息确定风险参数。在经典的B¨uhlmann模型中,信度估计可以表示为个体均值与聚合均值的加权平均。如何充分地利用先验信息是贝叶斯统计推断的重要内容。本文主要研究了两类损失分布（双参数指数分布和对数正态分布）的参数估计方法。研究了参数的极大似然估计、矩估计、贝叶斯估计及其统计性质。在大样本情况下,这几种方法的结果都很准确。但在小样本情况下,贝叶斯估计优越性明显,由于贝叶斯估计依赖样本分布和先验分布形式,通常会遇到积分无法计算的情况,无法得到显示解。因此我们在信度理论基础上,通过引入一个新的函数类,提出了双参数指数分布和对数正态分布中尺度参数的二次贝叶斯估计。二次贝叶斯估计不依赖具体的先验分布形式,仅利用先验分布的前4阶矩,而且具有解析解的形式便于实际使用。对不同的损失分布而言,二次贝叶斯估计的表达式具有统一的形式。在均方误差准则下,二次贝叶斯估计优于经典的信度估计和极大似然估计。先验分布形式给定,在先验均值固定情况下,一个先验信息更集中的先验分布可以降低二次贝叶斯估计的均方误差。从逼近贝叶斯估计的视角来看,二次贝叶斯估计趋近贝叶斯估计对先验分布的选择具有稳健性,且近似程度优于线性贝叶斯估计。最后,基于一个实际数据,验证了二次贝叶斯估计的有效性。
章溢,温利民,龚海林[8]（2021）在《贝叶斯估计与信度估计的效率比较》文中研究表明文章建立了风险保费的贝叶斯模型,定义了风险保费的估计效率,并对贝叶斯估计、信度估计和极大似然估计的效率进行了比较。进而在先验分布不完全已知的条件下,利用经验贝叶斯方法得到了风险保费的经验贝叶斯估计和经验贝叶斯信度估计,并比较了估计的效率。
刘子昂[9]（2021）在《小样本情形下威布尔分布可靠性参数估计方法研究》文中提出在众多类型的失效寿命分布中,威布尔分布因具有诸多优良的性质而被广泛应用,在可靠性数据分析中起着十分重要的作用,而其中最为重要的则是对威布尔分布参数的精准估计。经典的参数估计方法往往都是建立在以大量寿命数据为基础的统计理论上的,在科技水平与制造能力飞速发展的今天,大部分产品都有了更高的可靠性保障,一些贵重的大型机械设备,无论是从试验条件考虑,或是从经济条件考虑,都难以获得大量的失效寿命数据。此时,产品的可靠性数据分析通常面临着小样本的问题,而经典的概率统计方法在对产品小样本数据的处理和参数估计中存在评估精度差的问题,进一步导致产品小样本下基于经典的概率统计方法的可靠性评估结果远不能满足工程的实际需要。对于上述问题,本文结合装发部相关科研项目,针对小样本情形下传统可靠性参数估计方法存在的问题与困难,以威布尔分布模型作为研究对象,围绕着小样本情形下的参数估计方法展开研究,具体内容如下:（1）基于自助法的贝叶斯估计方法的研究。针对贝叶斯方法中存在着先验分布难以确定,以及自助法中存在的评估精度不足等问题,本文提出一种基于自助法的贝叶斯先验分布确定方法,并利用马尔科夫链蒙特卡洛法和Open BUGS软件进行后验分布的求解,进一步将该方法应用于案例分析中,并与已有方法进行比较,对比分析验证本章方法的可行性。（2）融合加速退化数据与历史失效数据的参数估计方法研究。考虑到在实际工程中除了失效数据外,还存在着反映产品性能的退化数据,本文采用退化轨迹模型对退化数据进行建模分析。出于工程实际需要考虑,本文通过加速试验的方式收集加速退化数据,采用退化轨迹模型进行加速退化数据的处理,并将其折算到正常工作应力水平下,利用自助法将其转化为先验分布,进一步提出融合加速退化数据与历史失效数据的参数估计方法。最后,对某型橡胶圈开展工程实例论证,验证该方法的合理性与优势。（3）多故障模式下混合威布尔分布参数估计方法研究。针对复杂系统中存在的多故障模式,说明威布尔分布在对此类失效数据进行拟合时的局限性,并选用混合威布尔分布替代。根据多故障模型下失效数据的特点,本文提出一种基于模糊聚类分析的数据处理方法,采用专家评分的方式建立故障模式与失效机理间的模糊关系矩阵,计算其相似矩阵,并基于传递闭包法将模糊相似矩阵转换为等价矩阵,按照模糊聚类阈值进行分类。根据分类的结果分别利用贝叶斯方法进行威布尔分布参数估计。最后采用工程实例进行验证,说明本文提出的混合威布尔分布在处理多故障模式数据中的必要性,以及参数估计方法的有效性。
陈斌[10]（2020）在《高铁列控车载设备可靠性评估及维修决策方法研究》文中研究表明高速铁路的建设标志着中国铁路建设新局面的到来。凭借着其高速、快捷、舒适等特点,高速铁路已经渐渐成为广大人民群众出行的优先选择。高速铁路的快速发展,将会大大促进社会经济建设,完善国家战略布局,改善社会民生民情,为全面建成小康社会发挥支撑引领的作用。作为攸关旅客生命及财产安全的大型地面运输系统,高速列车运行的安全性与可靠性至关重要。高速铁路列车运行控制系统车载设备（下文称为高铁列控车载设备）作为具有安全苛求特性的高速铁路的关键技术之一,是对高速列车进行操纵和控制的主体,是保障高速铁路行车安全、提高运输效率的核心系统,其安全、可靠运行对于客运安全、列车运行效率、铁路经济效益都有重大意义,因此,针对高铁列控车载设备的可靠性评估及维修决策开展关键技术研究,对确保高速列车运行安全提供理论依据和技术支撑,杜绝重大恶性安全事故的发生具有十分重要的意义,成为高速列车运行安全、可靠性领域的热点研究问题之一。本文立足于高铁列控车载设备可靠性研究相关问题,首先针对庞大的高铁列控车载设备运行数据提出多维数据模型,对运行数据进行建模与分析;面向复杂耦合故障构建高铁列控车载设备的故障风险评估指标体系及其评估方法,形成对高铁列控车载设备故障的风险水平分析;针对高铁列控车载设备小样本故障数据建立基于贝叶斯估计思想的可靠性评估方法,并在故障风险评估与可靠性评估的基础上,形成“故障修”与“预防修”相结合的综合维护维修策略。基于论文的研究工作,主要形成了以下创新成果:（1）提出了高铁列控车载设备多维数据模型,利用数据立方体对多维数据模型进行描述、构建及分析,结合数据立方体的相关操作方式,针对高铁列控车载设备故障分布的时空特性进行分析,解决了庞大、复杂的高铁列控车载设备运行数据的规范化管理、存储及分析等相关问题,实现了大规模数据下设备故障时空特性的有效分析。（2）建立了高铁列控车载设备故障风险评估体系,基于高铁列控车载设备结构及各部件间的信息流向,建立故障传递图模型并利用Pagerank算法计算了故障影响度指标,在对多维数据模型进行分析的基础上,对故障发生度指标及故障危害度指标进行了计算,提出了基于灰色关联度-理想点算法的高铁列控车载设备故障风险评估方法,解决了复杂耦合故障情况下高铁列控车载设备故障风险评估问题。（3）提出了基于贝叶斯估计的高铁列控车载设备可靠性评估方法,解决了小样本故障信息下,经典统计推断算法对高铁列控车载设备寿命分布欠拟合的缺点,同时考虑到不同系统间的差异性,提出了基于贝叶斯层次模型的多设备可靠性评估方法,有效分析了系统差异性对设备可靠性评估的影响。（4）建立了综合修复性维修与预防性维修的高铁列控车载设备维护维修决策,以故障风险评估结果为依据为不同部件确定适用的维修方式,以可靠性评估结果为约束条件,建立了成本最优的预防性维修模型,基于量子遗传优化算法对维护维修决策进行优化计算,有效地提升了高铁列控车载设备运用时间,并降低了设备的维护维修成本。论文利用高铁列控车载设备现场实际运行数据对本文所提出的相关模型算法进行了验证,其研究成果可为高铁列控车载设备的数据管理与分析、故障分析、可靠性评估及维护维修策略提供较高的理论参考价值。
二、组合预测的贝叶斯估计方法（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、组合预测的贝叶斯估计方法（论文提纲范文）
（1）基于城市道路交通数据的交通流短时预测与诱导方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语说明 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 信息处理技术在智能交通中的国内外研究现状 |
| 1.2.1 交通数据预处理现状 |
| 1.2.2 交通状态预测现状 |
| 1.2.3 交通诱导信息处理现状 |
| 1.3 现有研究存在的问题与分析 |
| 1.4 论文的主要研究内容与创新点 |
| 1.5 论文的组织结构与安排 |
| 第2章 基于低秩矩阵的交通数据预处理方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 城市道路交通数据特性分析 |
| 2.1.2 交通流参数数据检测技术 |
| 2.1.3 交通故障数据产生的原因 |
| 2.2 基于低秩矩阵的交通数据插补模型介绍 |
| 2.2.1 基于低秩矩阵的交通数据插补方法应用实例 |
| 2.2.2 基于核范数最小化的低秩矩阵插补模型 |
| 2.3 一种改进的低秩矩阵交通数据插补方法 |
| 2.3.1 基于稳健主成分分析矩阵插补方法研究 |
| 2.3.2 基于PSSV的交通数据插补方法 |
| 2.3.3 基于OPSSV的交通数据插补方法 |
| 2.3.4 实验验证与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于多交通参数融合的城市道路交通流短时预测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 交通参数的混沌特性 |
| 3.3 多参数时间序列相空间重构 |
| 3.4 多交通参数融合方法 |
| 3.4.1 常用数据融合方法比较分析 |
| 3.4.2 基于贝叶斯估计的交通参数融合方法 |
| 3.4.3 多交通流参数时间序列高维相空间融合方法 |
| 3.5 基于Lyapunov指数的多交通参数交通状态预测模型 |
| 3.6 基于GRNN的多交通参数交通状态预测模型 |
| 3.7 算例验证与分析 |
| 3.7.1 实验数据准备 |
| 3.7.2 实验验证与分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 基于多神经网络融合的城市道路交通流短时预测方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 城市道路交通流神经网络融合预测模型 |
| 4.2.1 交通流参数神经网络预测理论 |
| 4.2.2 城市道路交通流状态融合预测方法 |
| 4.2.3 基于多神经网络融合城市道路交通状态预测原理 |
| 4.2.4 基于多神经网络融合城市道路交通状态预测流程 |
| 4.3 算例验证与分析 |
| 4.3.1 实验数据准备 |
| 4.3.2 实验验证与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于VMS布设及诱导信息发布方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于诱导信息效用最大化的VMS优化布设方法 |
| 5.2.1 问题分析 |
| 5.2.2 优化模型的建立 |
| 5.2.3 贪婪算法的优化步骤 |
| 5.2.4 评价指标的建立 |
| 5.2.5 实验验证与分析 |
| 5.3 基于VMS的诱导信息发布策略方法 |
| 5.3.1 VMS诱导信息发布策略博弈优化模型 |
| 5.3.2 VMS诱导信息发布策略博弈优化模型的算法 |
| 5.3.3 实验验证与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 附录 B 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
（2）金砖五国股票市场风险计量分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 金砖国家股市风险的研究现状 |
| 1.3.2 在险价值的研究现状 |
| 1.4 论文结构与创新点 |
| 1.4.1 论文结构 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 模型和推断方法 |
| 2.1 基于SMN分布族的GARCH模型估计 |
| 2.1.1 GARCH模型 |
| 2.1.2 贝叶斯参数估计分级模型的推导 |
| 2.2 Granger因果关系检验 |
| 2.2.1 参数估计和检验理论推导 |
| 2.2.2 模拟 |
| 第3章 金砖国家股市收益波动估计与风险预测 |
| 3.1 VaR概念、计算方法及检验方法 |
| 3.1.1 VaR概念 |
| 3.1.2 VaR计算方法 |
| 3.1.3 VaR检验方法 |
| 3.2 金砖五国股市VaR估计与预测 |
| 3.2.1 中国VaR估计与预测 |
| 3.2.2 俄罗斯VaR估计与预测 |
| 3.2.3 印度VaR估计与预测 |
| 3.2.4 巴西VaR估计与预测 |
| 3.2.5 南非VaR估计与预测 |
| 3.3 基于违规比率和损失函数的五国股市风险比较 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 金砖五国股市风险对比分析 |
| 4.1 金砖五国股市风险的比较 |
| 4.2 金砖五国股市风险的关联分析 |
| 4.2.1 分位数回归模型 |
| 4.2.2 金砖五国VaR关联分析 |
| 4.3 金砖五国股市风险因果机制 |
| 4.3.1 金砖五国VaR因果检验 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读学位期间研究成果 |
（3）潜调节结构方程法下频率学派方法与贝叶斯方法的比较 ——以有调节的中介模型为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 第二章 国内外文献综述 |
| 2.1 有调节的中介模型 |
| 2.2 潜调节结构方程法 |
| 2.3 模型估计方法 |
| 2.3.1 频率学派估计方法 |
| 2.3.2 贝叶斯方法 |
| 2.3.3 贝叶斯方法中先验设置的影响 |
| 2.4 潜调节结构方程法在非正态数据中的表现 |
| 2.5 研究问题提出 |
| 第三章 研究1:不同估计方法下潜调节结构方程法的表现——基于第二阶段有调节的中介模型 |
| 3.1 研究 1A：数据服从正态分布时，不同估计方法下潜调节结构方程法的表现 |
| 3.1.1 方法 |
| 3.1.1.1 总体模型 |
| 3.1.1.2 数据条件设计 |
| 3.1.1.3 估计方法 |
| 3.1.1.4 评估指标 |
| 3.1.1.5 总结 |
| 3.1.2 结果 |
| 3.1.2.1 模型收敛率 |
| 3.1.2.2 系数估计相对偏差 |
| 3.1.2.3 均方误差根 |
| 3.1.2.4 覆盖率 |
| 3.1.2.5 检验力 |
| 3.1.2.6 一类错误率 |
| 3.1.3 小结 |
| 3.2 研究1B:数据服从非正态分布时,不同估计方法下潜调节结构方程法的表现 |
| 3.2.1 方法 |
| 3.2.2 结果 |
| 3.2.2.1 模型收敛率 |
| 3.2.2.2 系数估计相对偏差 |
| 3.2.2.3 均方误差根 |
| 3.2.2.4 覆盖率 |
| 3.2.2.5 检验力 |
| 3.2.2.6 一类错误率 |
| 3.2.3 小结 |
| 第四章 研究2:不同估计方法下潜调节结构方程法的表现——基于第一阶段有调节的中介模型 |
| 4.1 研究2A:数据服从正态分布时,不同估计方法下潜调节结构方程法的表现 |
| 4.1.1 方法 |
| 4.1.2 结果 |
| 4.1.2.1 模型收敛率 |
| 4.1.2.2 系数估计相对偏差 |
| 4.1.2.3 均方误差根 |
| 4.1.2.4 覆盖率 |
| 4.1.2.5 检验力 |
| 4.1.2.6 一类错误率 |
| 4.1.3 小结 |
| 4.2 研究2B:数据服从非正态分布时,不同估计方法下潜调节结构方程法的表现 |
| 4.2.1 方法 |
| 4.2.2 结果 |
| 4.2.2.1 收敛率 |
| 4.2.2.2 系数估计相对偏差 |
| 4.2.2.3 均方误差根 |
| 4.2.2.4 覆盖率 |
| 4.2.2.5 检验力 |
| 4.2.2.6 一类错误率 |
| 4.2.3 小结 |
| 第五章 实例演示:母亲过度反应与青少年网络成瘾——有调节的中介效应 |
| 5.1 理论构建 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 被试信息 |
| 5.2.2 测量工具 |
| 5.2.3 分析方法 |
| 5.3 研究结果 |
| 5.3.1 预研究 |
| 5.3.2 描述性统计和相关分析 |
| 5.3.3 共同方法偏差检验 |
| 5.3.4 验证性因子分析 |
| 5.3.5 结构方程模型分析 |
| 5.4 讨论 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 6.1 贝叶斯估计中的先验分布设置对于系数估计表现的影响 |
| 6.2 频率学派估计方法和贝叶斯估计方法的比较 |
| 6.3 潜调节结构方程法在数据服从非正态分布时的表现 |
| 6.4 潜调节结构方程法在不同类型的有调节的中介模型中的表现 |
| 6.5 潜调节结构方程法在实证研究中的局限 |
| 6.6 研究局限与展望 |
| 第七章 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 潜变量方差设置的公式推导 |
| A.1 研究1:基于第二阶段有调节的中介模型 |
| A.2 研究2:基于第一阶段有调节的中介模型 |
| 附录B 研究1A:基于不同估计方法的潜调节结构方程法的表现第二阶段有调节的中介模型(因子条目比为1:5的结果图) |
| B.1 模型收敛率 |
| B.2 系数估计相对偏差 |
| B.3 均方误差根 |
| B.4 覆盖率 |
| B.5 检验力 |
| B.6 一类错误率 |
| 附录C 实证研究中的问卷 |
| C.1 母亲过度反应量表 |
| C.2 正念注意知觉量表 |
| C.3 青少年自我控制量表 |
| C.4 青少年网络成瘾量表 |
| 致谢 |
（4）改进多模型状态估计方法及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 复杂系统的多模型描述 |
| 1.2 多模型状态估计研究现状 |
| 1.2.1 静态多模型估计算法 |
| 1.2.2 动态多模型估计算法 |
| 1.2.3 多模型估计框架的其他算法 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 多模型状态估计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基础概念与算法 |
| 2.2.1 全概率与贝叶斯定理 |
| 2.2.2 贝叶斯状态估计 |
| 2.2.3 卡尔曼滤波 |
| 2.3 多模型算法 |
| 2.3.1 伪贝叶斯算法 |
| 2.3.2 交互多模型算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于简约模型集的多模型状态估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 模型集简约算法 |
| 3.3.1 单模态系统 |
| 3.3.2 多模态系统 |
| 3.3.3 讨论 |
| 3.4 状态估计方法选择 |
| 3.5 仿真分析 |
| 3.5.1 数值仿真 |
| 3.5.2 单自由度扭矩系统 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于交互多模型粒子滤波的污水毒素浓度估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 细胞毒性模型 |
| 4.2.1 细胞毒性基本模型 |
| 4.2.2 细胞毒性随机混杂模型 |
| 4.3 毒素浓度的早期估计 |
| 4.3.1 毒素浓度估计问题 |
| 4.3.2 交互多模型粒子滤波估计方法 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 铬(Ⅵ)的浓度估计 |
| 4.4.2 氯化汞(Ⅱ)的浓度估计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
（5）关于公共卫生事件对各行业冲击的金融变点问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 股价预测的国内外文献综述 |
| 1.2.2 变点问题的国内外文献综述 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 数据来源与说明 |
| 第2章 ARIMA-SVR模型的理论基础 |
| 2.1 ARIMA模型 |
| 2.1.1 AR模型 |
| 2.1.2 MA模型 |
| 2.1.3 ARMA模型 |
| 2.1.4 ARIMA模型 |
| 2.2 SVR模型 |
| 2.2.1 支持向量回归机 |
| 2.2.2 核函数 |
| 2.2.3 模拟退火的粒子群算法 |
| 2.3 ARIMA-SVR模型 |
| 2.3.1 ARIMA-SVR模型 |
| 2.3.2 模型评价指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 ARIMA-SVR模型的实证研究 |
| 3.1 ARIMA模型的实证研究 |
| 3.2 SVR模型的实证研究 |
| 3.3 ARIMA-SVR模型的实证研究 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 变点理论 |
| 4.1 变点问题 |
| 4.1.1 经典模型中的变点问题 |
| 4.1.2 回归模型中的变点问题 |
| 4.2 变点问题的研究方法 |
| 4.2.1 参数估计方法 |
| 4.2.2 非参数估计方法 |
| 4.3 贝叶斯推断 |
| 4.3.1 贝叶斯定理 |
| 4.3.2 先验分布和后验分布 |
| 4.3.3 MCMC抽样方法 |
| 4.4 ARMA模型变点的贝叶斯估计 |
| 4.4.1 ARMA(p,q)的变点问题 |
| 4.4.2 σ_1~2=σ_2~2时变点的贝叶斯估计 |
| 4.4.3 σ_1~2≠σ_2~2时变点的贝叶斯估计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 行业变点的实证研究 |
| 5.1 模型构建 |
| 5.2 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）雷达多帧目标关联与滤波技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第二章 雷达多帧目标检测跟踪基础理论 |
| 2.1 基于贝叶斯估计的雷达目标检测跟踪建模 |
| 2.2 雷达先检测后跟踪算法 |
| 2.3 雷达多帧目标检测前跟踪算法 |
| 2.3.1 目标运动模型和量测模型 |
| 2.3.2 多帧目标检测前跟踪算法分析 |
| 2.3.3 算法流程 |
| 2.3.4 算法仿真与性能分析 |
| 2.4 雷达多帧目标关联与滤波难点分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 雷达多帧目标滤波方法研究 |
| 3.1 问题概述 |
| 3.1.1 滑窗批处理结构介绍 |
| 3.1.2 基于滑窗批处理结构的点迹序列建模 |
| 3.2 传统DBT的航迹滤波算法 |
| 3.3 协方差交叉算法 |
| 3.4 协方差降秩去耦合多帧目标滤波算法 |
| 3.4.1 协方差降秩去耦合理论分析 |
| 3.4.2 算法实现 |
| 3.5 算法仿真与性能分析 |
| 3.5.1 仿真场景与性能评价指标 |
| 3.5.2 仿真结果与性能分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 雷达多帧目标关联方法研究 |
| 4.1 问题概述 |
| 4.2 传统DBT的数据关联算法 |
| 4.3 单时刻假设检验多帧目标关联算法 |
| 4.3.1 单时刻假设检验统计量形成 |
| 4.3.2 多帧目标关联假设检验分析 |
| 4.4 算法仿真与性能分析 |
| 4.4.1 仿真场景与性能评价指标 |
| 4.4.2 仿真结果与性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间获得的成果 |
（7）连续型损失分布的近似贝叶斯估计及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景与研究现状 |
| 1.2 本文的创新与结构 |
| 第二章 双参数指数分布及其参数估计方法 |
| 2.1 双参数指数分布及性质 |
| 2.2 参数(θ, μ)的三大点估计 |
| 2.3 尺度参数的近似贝叶斯估计 |
| 2.3.1 线性贝叶斯估计 |
| 2.3.2 二次贝叶斯估计 |
| 第三章 双参数指数分布的模拟比较与实证分析 |
| 3.1 参数(θ, μ)的三大估计精度对比 |
| 3.2 二次贝叶斯估计的优良性 |
| 3.3 实证分析 |
| 第四章 对数正态分布及其尺度参数估计方法 |
| 4.1 对数正态分布及性质 |
| 4.2 矩估计与极大似然估计 |
| 4.3 贝叶斯估计与近似贝叶斯估计 |
| 4.4 数值模拟 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间研究成果 |
（9）小样本情形下威布尔分布可靠性参数估计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 威布尔分布参数估计方法发展概况 |
| 1.2.2 小样本情形下参数估计方法 |
| 1.2.3 威布尔分布模型的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 本文研究内容 |
| 1.3.2 本文结构安排 |
| 第二章 常规情形下威布尔分布参数估计方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 两参数威布尔分布及特性 |
| 2.3 经典统计理论下的参数估计方法 |
| 2.4 数值算例 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于自助法的小样本情形下贝叶斯估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 贝叶斯方法简介 |
| 3.2.1 贝叶斯估计方法 |
| 3.2.2 先验分布的选取 |
| 3.3 自助法理论基础 |
| 3.3.1 自助法的基本思想 |
| 3.3.2 再抽样样本的获取方式 |
| 3.3.3 自助法存在的问题 |
| 3.4 基于自助法的贝叶斯估计方法 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 实例分析 |
| 3.5.2 仿真算例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 融合加速退化与历史失效数据的参数估计方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于退化轨迹模型的可靠性评估 |
| 4.3 加速试验概述 |
| 4.3.1 加速试验的使用条件与基本假定 |
| 4.3.2 加速模型 |
| 4.3.3 加速应力到工作应力下的参数值折算 |
| 4.4 基于贝叶斯法融合加速退化与历史失效数据的参数估计方法 |
| 4.5 工程实例 |
| 4.5.1 加速试验基本参数设置 |
| 4.5.2 基于退化轨迹模型估计失效寿命 |
| 4.5.3 基于自助法构造先验分布 |
| 4.5.4 基于贝叶斯法融合退化与失效数据 |
| 4.5.5 结果对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 多故障模式下混合威布尔分布参数估计方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 混合威布尔分布概述 |
| 5.3 基于模糊聚类分析的多故障模式可靠性数据处理 |
| 5.3.1 模糊聚类算法概述 |
| 5.3.2 模糊聚类算法的数据处理流程 |
| 5.4 基于贝叶斯方法的混合威布尔分布参数估计方法 |
| 5.5 工程实例 |
| 5.5.1 数据初步整理 |
| 5.5.2 基于模糊聚类分析的数据处理 |
| 5.5.3 基于贝叶斯法的混合威布尔分布参数估计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目与取得的成果 |
（10）高铁列控车载设备可靠性评估及维修决策方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.2.1 高铁列控车载设备可靠性分析问题 |
| 1.2.2 高铁列控车载设备可靠性分析的主要途径 |
| 1.2.3 高铁列控车载设备可靠性分析内容 |
| 1.3 关键技术研究现状 |
| 1.3.1 数据建模及数据分析研究现状 |
| 1.3.2 故障特性分析及风险评估研究现状 |
| 1.3.3 系统可靠性评估研究现状 |
| 1.3.4 维护维修决策研究现状 |
| 1.3.5 存在的问题 |
| 1.4 论文研究思路与组织结构 |
| 1.4.1 论文研究思路 |
| 1.4.2 论文组织结构 |
| 2 面向高铁列控车载设备复杂数据建模与分析 |
| 2.1 高铁列控车载设备数据特性分析 |
| 2.2 高铁列控车载设备数据建模 |
| 2.2.1 高铁列控车载设备运行数据模型 |
| 2.2.2 高铁列控车载设备数据立方体 |
| 2.3 高铁列控车载设备运行数据模型实现 |
| 2.3.1 数据存储平台及数据预处理技术 |
| 2.3.2 基于数据立方体的高铁列控车载设备故障数据模型实现 |
| 2.4 高铁列控车载设备故障分布特性分析 |
| 2.4.1 高铁列控车载设备故障时间分布特性 |
| 2.4.2 高铁列控车载设备故障空间分布特性 |
| 2.4.3 高铁列控车载设备故障空间-时间分布特性 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于灰色关联度-理想点法的设备故障风险评估 |
| 3.1 故障风险评估概念及评估体系建立 |
| 3.2 高铁列控车载设备故障相关影响度 |
| 3.2.1 故障传递有向图模型 |
| 3.2.2 基于Pagerank算法的故障相关性计算 |
| 3.3 高铁列控车载设备故障发生度 |
| 3.4 高铁列控车载设备故障严重度 |
| 3.5 基于灰色关联度-TOPSIS法的故障风险评估方法 |
| 3.5.1 灰色关联度方法 |
| 3.5.2 理想点方法 |
| 3.5.3 高铁列控车载设备故障风险评估 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于贝叶斯估计的高铁列控车载设备可靠性评估方法 |
| 4.1 可靠性定义及度量指标 |
| 4.2 高铁列控车载设备故障时间数据及分布 |
| 4.2.1 高铁列控车载设备故障间隔数据获取 |
| 4.2.2 指数分布与威布尔分布 |
| 4.3 基于贝叶斯估计的高铁列控车载设备可靠性评估 |
| 4.3.1 贝叶斯估计理论 |
| 4.3.2 马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC) |
| 4.3.3 收敛性分析 |
| 4.3.4 拟合优度检验 |
| 4.3.5 算例分析 |
| 4.4 考虑系统差异性的高铁列控车载设备可靠性评估 |
| 4.4.1 贝叶斯层次模型定义 |
| 4.4.2 威布尔分布的贝叶斯层次模型 |
| 4.4.3 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 可靠性约束下高铁列控车载设备维修决策 |
| 5.1 高铁列控车载设备维修方式及适用性 |
| 5.2 维修活动与可靠性的关系 |
| 5.3 以可靠性为约束的维修费用最优模型 |
| 5.3.1 定期预防性维修的维修费用最优模型 |
| 5.3.2 顺序预防性维修的维修费用最优模型 |
| 5.4 量子遗传优化算法 |
| 5.4.1 种群初始化 |
| 5.4.2 量子位测量 |
| 5.4.3 适应度函数计算 |
| 5.4.4 量子旋转门更新 |
| 5.4.5 量子变异更新 |
| 5.4.6 量子遗传优化算法执行流程 |
| 5.5 算例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文研究工作总结 |
| 6.2 论文创新点总结 |
| 6.3 未来研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、组合预测的贝叶斯估计方法（论文参考文献）
- [1]基于城市道路交通数据的交通流短时预测与诱导方法研究[D]. 郭义戎. 兰州理工大学, 2021(01)
- [2]金砖五国股票市场风险计量分析[D]. 武晓蓓. 长春工业大学, 2021(08)
- [3]潜调节结构方程法下频率学派方法与贝叶斯方法的比较 ——以有调节的中介模型为例[D]. 王珺. 中山大学, 2021(07)
- [4]改进多模型状态估计方法及应用[D]. 赵珂. 江南大学, 2021(01)
- [5]关于公共卫生事件对各行业冲击的金融变点问题研究[D]. 赵蕾. 哈尔滨工业大学, 2021
- [6]雷达多帧目标关联与滤波技术研究[D]. 刘克柱. 电子科技大学, 2021(01)
- [7]连续型损失分布的近似贝叶斯估计及其应用[D]. 张良超. 江西师范大学, 2021(12)
- [8]贝叶斯估计与信度估计的效率比较[J]. 章溢,温利民,龚海林. 统计与决策, 2021(06)
- [9]小样本情形下威布尔分布可靠性参数估计方法研究[D]. 刘子昂. 电子科技大学, 2021(01)
- [10]高铁列控车载设备可靠性评估及维修决策方法研究[D]. 陈斌. 北京交通大学, 2020(03)