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Time-series gas prediction model using LS-SVR within a Bayesian framework 认领 引用 被引量：8
1
作者 Qiao Meiying Ma Xiaoping +1 位作者 Lan ]ianyi Wang Ying 《Mining Science and Technology》 2011年第1期153-157,共5页
The traditional least squares support vector regression（LS-SVR）model,using cross validation to determine the regularization parameter and kernel parameter,is time-consuming.We propose a Bayesian evidence framework t... The traditional least squares support vector regression（LS-SVR）model,using cross validation to determine the regularization parameter and kernel parameter,is time-consuming.We propose a Bayesian evidence framework to infer the LS-SVR model parameters.Three levels Bayesian inferences are used to determine the model parameters,regularization hyper-parameters and tune the nuclear parameters by model comparison.On this basis,we established Bayesian LS-SVR time-series gas forecasting models and provide steps for the algorithm.The gas outburst data of a Hebi 10th mine working face is used to validate the model.The optimal embedding dimension and delay time of the time series were obtained by the smallest differential entropy method.Finally,within a MATLAB7.1 environment,we used actual coal gas data to compare the traditional LS-SVR and the Bayesian LS-SVR with LS-SVMlab1.5 Toolbox simulation.The results show that the Bayesian framework of an LS-SVR significantly improves the speed and accuracy of the forecast. 展开更多
关键词 Bayesian framework LS-SVR Time-series Gas prediction
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Bayesian framework for satellite rechargeable lithium battery synthesizing bivariate degradation and lifetime data 认领 引用 被引量：11
2
作者 ZHANG Yang JIA Xiang GUO Bo 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第2期418-431,共14页
Reliability and remaining useful life(RUL)estimation for a satellite rechargeable lithium battery(RLB)are significant for prognostic and health management(PHM).A novel Bayesian framework is proposed to do reliability ... Reliability and remaining useful life(RUL)estimation for a satellite rechargeable lithium battery(RLB)are significant for prognostic and health management(PHM).A novel Bayesian framework is proposed to do reliability analysis by synthesizing multisource data,including bivariate degradation data and lifetime data.Bivariate degradation means that there are two degraded performance characteristics leading to the failure of the system.First,linear Wiener process and Frank Copula function are used to model the dependent degradation processes of the RLB's temperature and discharge voltage.Next,the Bayesian method,in combination with Markov Chain Monte Carlo(MCMC)simulations,is provided to integrate limited bivariate degradation data with other congeneric RLBs'lifetime data.Then reliability evaluation and RUL prediction are carried out for PHM.A simulation study demonstrates that due to the data fusion,parameter estimations and predicted RUL obtained from our model are more precise than models only using degradation data or ignoring the dependency of different degradation processes.Finally,a practical case study of a satellite RLB verifies the usability of the model. 展开更多
关键词 rechargeable lithium battery Bayesian framework bivariate degradation lifetime data remaining useful life reliability evaluation
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A Time-Sequence Bayesian Framework for Attitude Dynamics Model Calibration with Sparse Measurements 认领 引用
3
作者 Ewan B.Smith Sifeng Bi Jinglang Feng 《Space(Science & Technology)》 EI CSCD 2025年第1期160-175,共16页
A precise spacecraft attitude dynamics model is essential for accurately predicting a satellite’s orientation in orbit,with such predictions being centerpiece to mission safety,operational control,and long-term risk ... A precise spacecraft attitude dynamics model is essential for accurately predicting a satellite’s orientation in orbit,with such predictions being centerpiece to mission safety,operational control,and long-term risk management.However,the highly nonlinear nature of spacecraft dynamics,compounded by uncertain and varying space perturbations such as atmospheric drag,solar radiation pressure,and magnetic torques,poses a substantial challenge to model fidelity.The problem is further exacerbated by the limited availability of in-orbit attitude measurements,which constrains direct calibration efforts.This work proposes a Bayesian stochastic model updating framework to systematically calibrate complex attitude dynamics models under epistemic and aleatory uncertainties.The methodology leverages approximate Bayesian computation with Euclidean and Bhattacharyya distance-based likelihoods,integrated within a transitional Markov chain Monte Carlo sampling scheme.A pseudo-online updating process is developed to incorporate sparse,sequential attitude measurements,enabling continual refinement of uncertain model parameters and improved characterization of stochastic dynamics.A numerical case study involving a rigid-body satellite subject to hybrid perturbations is presented to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.The results show successful convergence of posterior distributions around true values,a significant reduction in epistemic uncertainty,and an improved predictive capability for attitude propagation in data-sparse scenarios.This framework offers a promising direction for enhancing attitude modeling reliability in the context of increasingly congested and observation-limited space environments. 展开更多
关键词 spacecraft dynamicscompounded atmospheric dragsolar spacecraft attitude dynamics model sparse measurements Bayesian framework attitude dynamics model calibration spacecraft
Iterative optimal control based on support vector machine modeling within the Bayesian evidence framework 认领 引用 被引量：1
4
作者 李赣平 阎威武 邵惠鹤 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 2007年第6期591-596,共6页
In the paper, an iterative method is presented to the optimal control of batch processes. Generally it is very difficult to acquire an accurate mechanistic model for a batch process. Because support vector machine is ... In the paper, an iterative method is presented to the optimal control of batch processes. Generally it is very difficult to acquire an accurate mechanistic model for a batch process. Because support vector machine is powerful for the problems characterized by small samples, nonlinearity, high dimension and local minima, support vector regression models are developed for the optimal control of batch processes where end-point properties are required. The model parameters are selected within the Bayesian evidence framework. Based on the model, an iterative method is used to exploit the repetitive nature of batch processes to determine the optimal operating policy. Numerical simulation shows that the iterative optimal control can improve the process performance through iterations. 展开更多
关键词 iterative optimal control support vector machine （SVM） Bayesian evidence framework.
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Bayesian AVO inversion of fluid and anisotropy parameters in VTI media using IADR-Gibbs algorithm 认领 引用
5
作者 Ying-Hao Zuo Zhao-Yun Zong +3 位作者 Xing-Yao Yin Kun Li Ya-Ming Yang Si Wu 《Petroleum Science》 SCIE EI CAS CSCD 2025年第9期3565-3582,共18页
Fluid identification and anisotropic parameters characterization are crucial for shale reservoir exploration and development.However,the anisotropic reflection coefficient equation,based on the transverse isotropy wit... Fluid identification and anisotropic parameters characterization are crucial for shale reservoir exploration and development.However,the anisotropic reflection coefficient equation,based on the transverse isotropy with a vertical axis of symmetry(VTI)medium assumption,involves numerous parameters to be inverted.This complexity reduces its stability and impacts the accuracy of seismic amplitude variation with offset(AVO)inversion results.In this study,a novel anisotropic equation that includes the fluid term and Thomsen anisotropic parameters is rewritten,which reduces the equation's dimensionality and increases its stability.Additionally,the traditional Markov Chain Monte Carlo(MCMC)inversion algorithm exhibits a high rejection rate for random samples and relies on known parameter distributions such as the Gaussian distribution,limiting the algorithm's convergence and sample randomness.To address these limitations and evaluate the uncertainty of AVO inversion,the IADR-Gibbs algorithm is proposed,which incorporates the Independent Adaptive Delayed Rejection(IADR)algorithm with the Gibbs sampling algorithm.Grounded in Bayesian theory,the new algorithm introduces support points to construct a proposal distribution of non-parametric distribution and reselects the rejected samples according to the Delayed Rejection(DR)strategy.Rejected samples are then added to the support points to update the proposal distribution function adaptively.The equation rewriting method and the IADR-Gibbs algorithm improve the accuracy and robustness of AVO inversion.The effectiveness and applicability of the proposed method are validated through synthetic gather tests and practical data applications. 展开更多
关键词 Fluid and anisotropy parameters AVO inversion Bayesian framework Probabilistic inversion
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Modeling of combined Bayesian networks and cognitive framework for decision-making in C2 认领 引用 被引量：8
6
作者 Li Wang Mingzhe Wang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI 2010年第5期812-820,共9页
The command and control（C2） is a decision-making process based on human cognition,which contains operational,physical,and human characteristics,so it takes on uncertainty and complexity.As a decision support approac... The command and control（C2） is a decision-making process based on human cognition,which contains operational,physical,and human characteristics,so it takes on uncertainty and complexity.As a decision support approach,Bayesian networks（BNs） provide a framework in which a decision is made by combining the experts＇ knowledge and the specific data.In addition,an expert system represented by human cognitive framework is adopted to express the real-time decision-making process of the decision maker.The combination of the Bayesian decision support and human cognitive framework in the C2 of a specific application field is modeled and executed by colored Petri nets（CPNs）,and the consequences of execution manifest such combination can perfectly present the decision-making process in C2. 展开更多
关键词 Bayesian networks decision support cognitive framework command and control colored Petri nets.
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Bayesian prestack seismic inversion with a self-adaptive Huber-Markov random-field edge protection scheme 认领 引用 被引量：5
7
作者 Tian Yu-Kun Zhou Hui +2 位作者 Chen Han-Ming Zou Ya-Ming Guan Shou-Jun 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2013年第4期453-460,512,共8页
Seismic inversion is a highly ill-posed problem,due to many factors such as the limited seismic frequency bandwidth and inappropriate forward modeling.To obtain a unique solution,some smoothing constraints,e.g.,the Ti... Seismic inversion is a highly ill-posed problem,due to many factors such as the limited seismic frequency bandwidth and inappropriate forward modeling.To obtain a unique solution,some smoothing constraints,e.g.,the Tikhonov regularization are usually applied.The Tikhonov method can maintain a global smooth solution,but cause a fuzzy structure edge.In this paper we use Huber-Markov random-field edge protection method in the procedure of inverting three parameters,P-velocity,S-velocity and density.The method can avoid blurring the structure edge and resist noise.For the parameter to be inverted,the Huber-Markov random-field constructs a neighborhood system,which further acts as the vertical and lateral constraints.We use a quadratic Huber edge penalty function within the layer to suppress noise and a linear one on the edges to avoid a fuzzy result.The effectiveness of our method is proved by inverting the synthetic data without and with noises.The relationship between the adopted constraints and the inversion results is analyzed as well. 展开更多
关键词 Huber edge punishment function markov random-field bayesian framework prestack inversion
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基于极值水文分区和层次贝叶斯的区域非一致性频率分析 认领 引用
8
作者 曾杭 周洋 +1 位作者 李伶杰 王国庆 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第5期782-795,共14页
非一致性水文频率分析是变化环境下工程水文设计研究的关键科学问题,而现有方法的不确定性较高且未考虑站点序列间的空间相关性。因此本文提出基于极值水文分区和层次贝叶斯的区域非一致性水文频率分析方法,首先采用变差函数F-madogram... 非一致性水文频率分析是变化环境下工程水文设计研究的关键科学问题,而现有方法的不确定性较高且未考虑站点序列间的空间相关性。因此本文提出基于极值水文分区和层次贝叶斯的区域非一致性水文频率分析方法,首先采用变差函数F-madogram的围绕中心点划分(PAM)聚类算法对流域划分水文分区,其次针对同一分区构建基于层次贝叶斯的区域非一致性频率分析模型,具体包括无池化、部分池化和全池化3种模型。最后,以湘江流域年最大24 h极值降雨为例开展实例研究。结果表明:通过遵循极值理论的空间聚类算法,将湘江流域36个雨量站划分为3个水文分区;以第I水文分区为例,与大部分站点呈显著正相关的气候驱动因子为FMA Nino12。相较单站非一致性模型,部分池化模型模拟表现最优,能较好地体现了气候驱动因子的区域同质响应特征并保留了站点个体差异,各站区域参数的不确定性区间显著降低了10%~35%。随着重现期的不断增大,各站非一致性重现期相较一致性情况不断减小,如50年一遇的重现期,部分站点减小比例接近60%,表明在气候因子驱动下分区内极值降雨事件发生概率增大。本文方法丰富了非一致性水文频率分析的方法体系,为科学确定流域设计暴雨并制订防灾策略提供依据。 展开更多
关键词 区域非一致性 水文频率分析 极值水文分区 层次贝叶斯 湘江流域
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干细胞临床研究项目获益-风险评估模型构建与实证研究 认领 引用
9
作者 吕文文 胡婷婷 +3 位作者 杨旭旭 吴朝晖 张维拓 钱碧云 《中国医药生物技术》 2026年第5期353-359,共7页
目的为应对随着中国干细胞项目备案及研究数量不断增加所带来的挑战,系统总结和分析项目在有效性与安全性、研究取得的成果、获益与风险情况等方面所面临的问题,并探讨未来的发展与挑战。方法首次采用获益-风险行动组项目框架和贝叶斯... 目的为应对随着中国干细胞项目备案及研究数量不断增加所带来的挑战,系统总结和分析项目在有效性与安全性、研究取得的成果、获益与风险情况等方面所面临的问题,并探讨未来的发展与挑战。方法首次采用获益-风险行动组项目框架和贝叶斯统计相结合的定量与定性方法,对当前30项已结题的干细胞备案项目中能够获取临床数据的12个项目进行了研究数据、研究成果及其实际应用效果开展综合获益-风险评估。结果发现6个项目有综合获益,其中2个项目干细胞治疗组综合获益风险显著优于对照组。对5个项目按照患者疾病严重程度进行亚组分析,结果显示其中有4个项目的干细胞治疗组在疾病严重程度较轻的受试者中获益更明显;对2个项目按照患者年龄进行亚组分析,结果显示其中1个项目大年龄组(30~45岁)比年轻组(18~29岁)获益更明显;7个项目可以在随访半年和1年时进行获益-风险评估,结果显示其中2个项目在治疗1年之后,相对半年时,综合获益下降。结论当前备案的干细胞治疗项目,整体在多个疾病领域中呈现获益大于风险,疗效在不同研究中具有异质性,后续研究应进一步考虑疾病严重程度和年龄等对获益人群进行精准选择,为监管部门制定相关政策提供数据支持和参考依据。 展开更多
关键词 干细胞 临床研究 获益-风险评估 获益-风险行动小组框架 贝叶斯统计
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多智能体博弈环境下的大语言模型协同决策研究 认领 引用 被引量：3
10
作者 余滔 董军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2026年第5期336-348,共13页
在多智能体博弈仿真中,大语言模型(LLM)的性能已经被广泛研究,但其在模糊任务目标或不确定性环境中引导多智能体合作的决策能力往往出现“失灵”现象。针对这一问题,提出一种基于分布式贝叶斯推断的多层级协同决策框架。该框架集成了决... 在多智能体博弈仿真中,大语言模型(LLM)的性能已经被广泛研究,但其在模糊任务目标或不确定性环境中引导多智能体合作的决策能力往往出现“失灵”现象。针对这一问题,提出一种基于分布式贝叶斯推断的多层级协同决策框架。该框架集成了决策、互评、监管三大功能模块,利用多个LLM进行协同决策,并在空间囚徒困境博弈中进行了实验验证。实验结果表明,该框架有效克服了LLM在模糊任务环境下的决策瓶颈,成功促进了多智能体合作行为的涌现。此外,通过对不同实验场景下模型决策能力的量化评估,发现模型的决策误差与模型规模不呈线性关系。在模糊任务指令下,LLaMA3(70×109)模型的决策误差较LLaMA3(8×109)模型高出16.6%,较LLaMA2(7×109)模型高出7.2%,表明在更复杂的环境中,单纯依赖模型规模的扩大未能显著提升决策性能。相反,LLM协同决策在提升决策一致性和有效性方面显示出显著优势。这些结果揭示了多模型协同在复杂决策环境中的关键作用,并为未来在不确定性任务下的智能体系统设计提供了重要参考。 展开更多
关键词 大语言模型 多智能体仿真 空间囚徒困境博弈 分布式贝叶斯推断 多层级协同决策框架
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基于Bayesian-SVR的城市用水量软测量建模 认领 引用
11
作者 王鲜芳 杜志勇 潘丰 《江南大学学报（自然科学版）》 2010年第4期409-413,共5页
针对传统交叉验证方法确定SVR模型参数存在耗时过长的问题,利用贝叶斯置信框架推断SVR的模型参数。通过第一级推断确定支持向量机的权矢量ω和偏置项b,通过第二级推断确定模型确定不敏感系数ε、惩罚因子C,通过第三级推断得到核参数。... 针对传统交叉验证方法确定SVR模型参数存在耗时过长的问题,利用贝叶斯置信框架推断SVR的模型参数。通过第一级推断确定支持向量机的权矢量ω和偏置项b,通过第二级推断确定模型确定不敏感系数ε、惩罚因子C,通过第三级推断得到核参数。然后利用该方法对某城市用水系统中用水量进行建模,预测结果表明该方法不仅能加快建模速度,而且提高了预测精度。 展开更多
关键词 交叉验证 支持向量回归 贝叶斯置信框架
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台风扰动下江苏海岛生态环境动态特征 认领 引用
12
作者 丁慧文 孙佳龙 陈广欣 《中国科技论文》 CAS 2026年第5期331-344,共14页
针对台风扰动下海岛生态系统动态响应机制的问题,以江苏9个典型海岛为对象,构建涵盖生态本底、人类干扰、治理响应和风险胁迫的14项指标体系,提出融合分段贝叶斯网络与时变熵权法的动态评价模型,基于2014-2024年多源数据,以2018年台风... 针对台风扰动下海岛生态系统动态响应机制的问题,以江苏9个典型海岛为对象,构建涵盖生态本底、人类干扰、治理响应和风险胁迫的14项指标体系,提出融合分段贝叶斯网络与时变熵权法的动态评价模型,基于2014-2024年多源数据,以2018年台风“温比亚”为断点开展研究。结果表明:台风后极端天气发生次数指标权重显著上升,升幅达251.0549%,而归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)植被覆盖率等本底指标权重保持稳定;依据灾后恢复特征,岛屿可分为高韧性恢复型(生态综合得分提升10.10%~14.84%)、稳定适应型(生态综合得分分值波动3%)3类;双重差分模型(difference-in-differences,DID)验证了台风对高暴露岛屿的显著负面影响。研究建议实施“一岛一策”的差异化治理,通过风险预警与生态修复提升海岛气候韧性,为海岛生态系统适应性管理提供科学依据。 展开更多
关键词 时变熵权法 贝叶斯网络 海岛生态质量 多源遥感 DPSIR框架
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带有测量误差的零膨胀负二项模型的统计推断及其应用 认领 引用 被引量：1
13
作者 赵霞 徐泽轩 钟玉洁 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2025年第6期706-718,共13页
在数据收集过程中,忽略测量误差往往会导致分析结果出现偏差。为此,针对带有测量误差的响应变量,构建了零膨胀负二项模型,讨论了该模型的识别性问题,得到零膨胀负二项模型的潜变量表达式,并基于改进的贝叶斯方法对模型进行了统计推断。... 在数据收集过程中,忽略测量误差往往会导致分析结果出现偏差。为此,针对带有测量误差的响应变量,构建了零膨胀负二项模型,讨论了该模型的识别性问题,得到零膨胀负二项模型的潜变量表达式,并基于改进的贝叶斯方法对模型进行了统计推断。通过多次重复模拟实验,与未考虑测量误差的常规方法及零膨胀泊松模型进行了对比,从不同零值占比和超参数条件及不同误差程度两个角度验证了零膨胀负二项模型的有效性。最后,基于人体乳腺癌基因组数据,实证分析了肿瘤分期和信号通路被激活概率之间的关系。结果表明,带有测量误差的零膨胀负二项模型表现较优。研究丰富了计数模型和测量误差理论,为处理带有测量误差的过度离散性数据提供了新的方法。 展开更多
关键词 测量误差 零膨胀负二项模型 计数数据 模型可识别性 贝叶斯框架
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基于人工智能集成开发环境的寒地老年人环境健康风险智能评估系统 认领 引用 被引量：2
14
作者 张天衡 付瑶 +1 位作者 高建 薛焕然 《风景园林》 北大核心 2025年第7期123-131,共9页
【目的】构建基于贝叶斯概率框架的寒地老年人环境健康风险预测系统,评估不同户外环境暴露对老年人生理心理指标的影响,为老年健康管理及适老化环境设计提供科学决策支持。【方法】通过开展沈阳市某社区3种典型户外环境(活动区域、绿道... 【目的】构建基于贝叶斯概率框架的寒地老年人环境健康风险预测系统,评估不同户外环境暴露对老年人生理心理指标的影响,为老年健康管理及适老化环境设计提供科学决策支持。【方法】通过开展沈阳市某社区3种典型户外环境(活动区域、绿道区域、街道区域)的老年人健康指标采集试验,构建环境特征参数和个体敏感度参数框架;结合性别差异特征,建立基于贝叶斯概率框架的环境健康预测模型并进行交叉验证;利用AI-IDE平台,建立基于移动端的环境健康风险预测系统;基于预测系统的参数敏感性分析结果,提出寒地适老化户外环境的设计优化策略。【结果】1)老年女性环境敏感度显著高于男性;绿道环境对老年人健康效应最佳,表现为收缩压下降和积极情绪增加;2)预测模型具有良好的拟合优度和预测区间覆盖率;移动端预测系统实现了适老化界面设计和实时风险预警;3)确定了最优空间开敞度与绿化覆盖度范围,为环境设计提供了量化指标。【结论】基于贝叶斯概率框架构建的预测系统实现了寒地老年人环境健康风险的精准评估,采用个体差异参数化方法,结合多层级联预测框架的系统设计,显著提升了健康风险概率的预测精度。利用AI-IDE平台加速了从研究到应用的转化过程,为寒地适老化景观环境优化提供了量化指标和科学基础。 展开更多
关键词 老年人环境健康效应 适老化设计 贝叶斯概率框架 人工智能 个体特异性差异 寒地环境
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健康动机性推理的影响因素及其发生机制 认领 引用 被引量：2
15
作者 刘欣 吕小康 《心理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2025年第10期1805-1820,共16页
健康动机性推理是指个体通过选择性处理健康信息来强化或维护自身健康信念及行为的心理过程。当前研究主要涉及健康动机的分类模式、健康动机性推理的影响因素及其发生机制。健康动机可依据时间指向、个体心理、推理目标、调节策略及信... 健康动机性推理是指个体通过选择性处理健康信息来强化或维护自身健康信念及行为的心理过程。当前研究主要涉及健康动机的分类模式、健康动机性推理的影响因素及其发生机制。健康动机可依据时间指向、个体心理、推理目标、调节策略及信息生命周期等特点进行类别划分。这种推理形式与三类因素密切相关:一是健康信念、认知特质、离散情绪等个人因素,二是信息冲突性、信息框架等信息特征,三是社会认同、文化规范等社会文化因素。采用贝叶斯模型动态地解析动机如何影响健康信息的加工过程,有助于整合新的健康证据和个体信念的调整过程。未来研究应致力于构建健康动机性推理的综合影响因素模型,结合认知神经科学方法深入探讨其机制,并进一步优化健康干预策略。 展开更多
关键词 动机性推理 动机类型 健康信念 信息框架 贝叶斯推理
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基于柯西约束的储层物性参数预测方法 认领 引用
16
作者 王永明 李文瑾 +6 位作者 蔡银涛 李景叶 李凯 曹盛 葸晓宇 高凯 张敏 《石油物探》 CSCD 北大核心 2025年第6期1118-1128,共11页
储层油气开发或CO2地质封存会引起储层流体饱和度、流体压力以及孔隙度等储层参数的变化,产生时移地震响应,利用岩石物理反演和地震反演技术可以从地震数据中有效获取相应的储层参数。但是岩石物理反演通常表现出非线性特征,并且两步... 储层油气开发或CO2地质封存会引起储层流体饱和度、流体压力以及孔隙度等储层参数的变化,产生时移地震响应,利用岩石物理反演和地震反演技术可以从地震数据中有效获取相应的储层参数。但是岩石物理反演通常表现出非线性特征,并且两步法(先计算弹性参数,再预测物性参数)计算通常会引入更多的中间量,并导致计算误差。因此,采用泰勒级数方法保留岩石物理模型的线性部分,将其与地震正演理论结合建立以饱和度、孔隙压力和孔隙度为变量的叠前振幅随偏移距变化的正演公式,并基于贝叶斯框架建立基于柯西约束的储层物性参数预测方法。为了验证所提出方法的正确性与有效性,将其分别应用于模型数据和实际工区数据进行测试,结果表明该方法能够稳定有效地求取流体饱和度、孔隙度和孔隙压力参数。 展开更多
关键词 岩石物理反演 贝叶斯框架 CO2地质封存
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次声源定位方法研究综述与展望 认领 引用 被引量：3
17
作者 殷昊 庞新良 +3 位作者 常芸芬 李鹏 程先友 吴涢晖 《声学技术》 CSCD 北大核心 2025年第5期641-655,共15页
对次声源进行定位是次声探测技术研究的主要内容之一,在自然灾害预警、核爆炸监测等民用和军事领域都具有重要的应用价值。文章对国内外次声定位的研究现状和各种方法进行分析,在梳理了大量次声定位文献的基础上,分析了基于传感器阵列... 对次声源进行定位是次声探测技术研究的主要内容之一,在自然灾害预警、核爆炸监测等民用和军事领域都具有重要的应用价值。文章对国内外次声定位的研究现状和各种方法进行分析,在梳理了大量次声定位文献的基础上,分析了基于传感器阵列的次声定位方法、基于大气声传播的次声定位方法和基于贝叶斯框架的次声定位方法,对比了各种方法的优缺点。同时,指出了次声源定位方法的进一步研究方向。 展开更多
关键词 次声定位 时延估计 大气声传播 贝叶斯框架
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基于贝叶斯理论和TSP波速的围岩等级预测方法 认领 引用 被引量：1
18
作者 戴维 刘峰 +3 位作者 芮易 孙怀远 王志敏 李晓军 《人民长江》 北大核心 2025年第12期159-166,共8页
岩体分级(RMR)系统在地质力学评价中起着至关重要的作用,传统岩体质量分级采用经验和地质统计相结合的方法,其结果往往不够准确,尤其是在断层和溶洞等地层薄弱的区域。为了解决这些技术固有的不确定性和误差问题,提出了一种基于贝叶斯... 岩体分级(RMR)系统在地质力学评价中起着至关重要的作用,传统岩体质量分级采用经验和地质统计相结合的方法,其结果往往不够准确,尤其是在断层和溶洞等地层薄弱的区域。为了解决这些技术固有的不确定性和误差问题,提出了一种基于贝叶斯框架的渐进式RMR预测策略。该策略包括3个关键组成部分:①变异函数建模,利用开挖面观测数据构建并更新变异函数模型,以捕捉RMR的空间变异性;②TSP-RMR统计模型,将TSP-RMR统计模型集成到贝叶斯序列更新过程中;③贝叶斯最大熵(BME)集成,通过时空贝叶斯最大熵(BME)方法将开挖获得的地质信息与隧道地震波预测(TSP)数据相结合。将该方法应用于隧洞工程实践中,应用结果表明:TSP数据与地质揭露数据的融合显著提高了RMR预测的准确性;在选择的预测点上,与传统的Kriging方法相比,所提方法的相对误差小于15%。 展开更多
关键词 岩体等级预测 隧道地震波预测 动态贝叶斯框架 地质统计学方法
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融入先验知识的MIMO声呐自适应检测方法 认领 引用
19
作者 马治勋 殷超然 +1 位作者 王天琪 郝程鹏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2025年第7期2383-2388,共6页
为了提高多输入多输出声呐在高斯噪声和混响背景下的检测性能,提出了一种融入先验知识的贝叶斯自适应检测方法。考虑一种高斯噪声和混响共存的干扰场景,首先引入贝叶斯理论,将未知混响协方差矩阵建模为逆复Wishart分布的随机矩阵;其次,... 为了提高多输入多输出声呐在高斯噪声和混响背景下的检测性能,提出了一种融入先验知识的贝叶斯自适应检测方法。考虑一种高斯噪声和混响共存的干扰场景,首先引入贝叶斯理论,将未知混响协方差矩阵建模为逆复Wishart分布的随机矩阵;其次,联合利用两组训练数据,设计一种两步式干扰协方差矩阵估计方法;最后,利用干扰协方差矩阵估计值代替其真实值,得到基于贝叶斯框架的自适应匹配滤波器。仿真结果表明,所提出的检测方法能够更准确地实现对干扰协方差矩阵的估计,并且在训练数据不足时,该方法具有稳健的检测性能。 展开更多
关键词 多输入多输出声呐 自适应检测 高斯背景 逆复Wishart分布 贝叶斯框架
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一种基于叠后-叠前联合反演的储层表征方法 认领 引用
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作者 苗发维 贺艳晓 +2 位作者 唐征新 依圣博 倪京阳 《石油科学通报》 CAS 2025年第4期666-680,共15页
地震岩石物理反演是储层物性评价的有效方法。从地震数据中直接预测储层参数相比于从地震弹性参数估计储层参数具有更低的不确定性和更高的精度,然而现阶段研究对直接储层参数反演中初始模型建立的问题讨论较少,合理的初始模型不仅能提... 地震岩石物理反演是储层物性评价的有效方法。从地震数据中直接预测储层参数相比于从地震弹性参数估计储层参数具有更低的不确定性和更高的精度,然而现阶段研究对直接储层参数反演中初始模型建立的问题讨论较少,合理的初始模型不仅能提高反演结果的精度也能减少反演过程的计算成本。针对这个问题,本文提出了基于叠后-叠前联合反演的地震储层表征方法,结合叠后阻抗反演和统计岩石物理模型为叠前地震岩石物理反演提供可靠初始模型,充分利用叠后地震数据的高信噪比和叠前地震数据的高分辨率优势来提高储层参数反演的稳定性和精度。首先,通过现有测井数据对临界孔隙度模型进行标定并结合Zoeppritz反射系数方程构建储层参数化的反射系数公式,建立地震数据与储层物性之间的直接联系。接着通过叠后反演获得纵波阻抗,并利用测井数据得到的统计岩石物理模型建立叠前储层物性参数反演的初始模型。最后基于贝叶斯框架和柯西先验分布约束,从叠前地震数据进行孔隙度、泥质含量和含水饱和度等物性参数反演。模型测试结果表明,叠后纵波阻抗反演结果能够为叠前储层参数预测提供可靠的初始模型进而提高物性参数的反演精度。实际数据测试验证了该方法在提高储层物性反演精度和增强横向连续性方面的优势。 展开更多
关键词 叠后-叠前联合反演 地震岩石物理反演 地震储层表征 贝叶斯框架 初始模型
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