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基于Bayes-ARIMA的景区公路短时交通流量预测

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公路 2024年第4期69卷 225-234页

作者：王代君李明鹿守山江西省交通科学研究院有限公司南昌市330000 长大桥梁建设关键技术及装备交通运输行业研发中心南昌市330000 江西省桥梁工程重点实验室南昌市330000

为方便景区公路交通组织及资源调度,提出了一种基于贝叶斯估计和ARIMA(Auto Regressive Integrated Moving Average model,差分自回归移动平均模型)的短时交通流量预测模型Bayes-ARIMA。通过ARIMA模型捕捉车流量时间序列特征,再通过贝... 详细信息

为方便景区公路交通组织及资源调度,提出了一种基于贝叶斯估计和ARIMA(Auto Regressive Integrated Moving Average model,差分自回归移动平均模型)的短时交通流量预测模型Bayes-ARIMA。通过ARIMA模型捕捉车流量时间序列特征,再通过贝叶斯方法引入其他时空因素的影响,充分利用2种模型的优势对车流量进行联合预测。结果表明:贝叶斯方法能够拟合交通流量的整体趋势,但在细节波动上的拟合精度明显不足,部分有用的细节信息丢失在残差序列中。ARIMA模型可以有效提取并还原贝叶斯预测残差序列中的有用信息,修正贝叶斯预测结果。与贝叶斯估计或ARIMA单独使用时相比,Bayes-ARIMA模型的均方根误差和绝对平均误差均有显著下降,表明Bayes-ARIMA组合模型的综合性能优于贝叶斯估计和ARIMA单一模型。

关键词：智能交通短时交通流量预测模型贝叶斯 ARIMA

面向边缘计算的高可靠性AIoT系统架构设计与实现

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面向边缘计算的高可靠性AIoT系统架构设计与实现

作者：怀晨宇杭州电子科技大学

学位级别：硕士

当前我国数字经济正处于转向高质量和健康发展的新阶段,其中AIoT(Artificial Intelligence of Things,人工智能物联网)逐渐成为数字经济发展的重要技术基础,通过深度融合人工智能和物联网技术提供了强大的数据处理能力和智能解决方案。... 详细信息

当前我国数字经济正处于转向高质量和健康发展的新阶段,其中AIoT(Artificial Intelligence of Things,人工智能物联网)逐渐成为数字经济发展的重要技术基础,通过深度融合人工智能和物联网技术提供了强大的数据处理能力和智能解决方案。然而,面对AI在实际应用场景中对多维数据集和复杂数据片段的需求,传统物联网架构通常是针对相对单一的数据类型进行设计,难以满足复杂应用场景下高度智能化的需求。因此,现阶段亟需一种以算法平台为核心的新型物联网架构,以有效支撑人工智能技术的集成与应用。针对上述问题,本文综合边缘计算、AIoT、贝叶斯模型、物联网架构等技术,设计并实现了一种面向边缘计算的高可靠性AIoT系统架构。本架构以边缘计算为基础,通过算法驱动实现高效智能决策。面对海量边缘数据上发和异构通信协议兼容的挑战,本文设计了一种边缘处理组件,该组件充分利用边缘节点能力在网络边缘完成数据预处理,并实现了异构设备的统一接入和各种上层通信协议的兼容,以缓解云核心的计算和存储压力。针对大规模、分散部署设备导致的管理维护问题,充分利用边缘层采集的多维数据集,设计了一种基于贝叶斯的故障预测模型,具体实现了针对电池供电终端的低电量故障预测,该模型运用统计学方法降低了硬件和系统维护成本,结合架构中抽象出的管理维护层能力,确保了系统的可靠性和稳定性。此外,针对物联网云平台软件复用率低的问题,设计并实现了一种内置视图模板和通用组件库的物联网云平台,支持快速构建特定物联网应用和复杂功能的定制化开发。本文设计并实现的系统架构已成功投入实际应用,包括智能呼叫系统、阳光长跑系统和智能安全充电桩系统,实现了在不同应用场景下的稳定运行,充分验证了本架构的可靠性和灵活性。其中应用于智能安全充电桩系统的用电行为识别终端在第八届中国研究生智慧城市技术与创意设计大赛中获得国家三等奖。

关键词：物联网架构边缘计算 AIoT 贝叶斯故障预测

贝叶斯方法在肿瘤新药早期临床研发中的发展与应用

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中国肺癌杂志 2022年第10期25卷 730-734页

作者：黄慧瑶刘梅若李喜艳孟鑫雨崔丹丹冷烨唐玉李宁国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院药物临床试验研究中心北京100021 国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/河北中国医学科学院肿瘤医院药物临床试验研究中心廊坊065001 勃林格殷格翰(中国)投资有限公司数据分析与统计部门上海201203 墨尔本大学公共卫生学院维多利亚州3010 中国药科大学基础医学与临床药学系南京211198

贝叶斯学派是通过综合未知参数的先验信息与样本信息,依据贝叶斯定理,求出后验分布,根据后验分布推断未知参数的统计方法。相比频率派,贝叶斯学派更加灵活、高效。肿瘤新药是全球研发的热点,但同时也存在高失败率的风险。在肿瘤新药早... 详细信息

贝叶斯学派是通过综合未知参数的先验信息与样本信息,依据贝叶斯定理,求出后验分布,根据后验分布推断未知参数的统计方法。相比频率派,贝叶斯学派更加灵活、高效。肿瘤新药是全球研发的热点,但同时也存在高失败率的风险。在肿瘤新药早期研发中,高效寻找最佳剂量、优势人群、估计疗效和成功率是医药企业和研究者的共同需求。近年来,肿瘤新药研发呈现化学药物生物制品转变、单药治疗向联合治疗转变、传统设计向创新设计转变等新趋势;伴随出现的各种挑战,包括无法找到最高耐受剂量、延迟毒性、延迟反应、剂量疗效关系变化、剂量组合众多等。基于贝叶斯方法,恰当借用先验信息,能有效帮助企业在肿瘤早期研发中,实现从传统研发模式(高投入、长周期、低效率)向现代研发模式(低投入、短周期、高效率)的转变。研究还进行了贝叶斯方法在肿瘤新药早期研发的进展阐述,与频率派的理念、应用场景的比较分析,可为医药研发的所有从业人员提供宏观、系统的参考。

关键词：早期试验贝叶斯统计设计肿瘤

基于贝叶斯似乎不相关回归方法的天然蒙古栎生物量模型构建

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应用生态学报 2022年第7期33卷 1937-1947页

作者：谢龙飞李凤日董利虎东北林业大学林学院森林生态系统可持续经营教育部重点实验室哈尔滨150040

以胸径和树高作为自变量,基于多元似然分析、似乎不相关回归等方法研建了黑龙江省天然蒙古栎可加性生物量模型系统。结果表明:树高显著提高了树干生物量模型的效果,决定系数(R^(2))从0.953提高到0.988,均方根误差(RMSE)减小14 kg,对树... 详细信息

以胸径和树高作为自变量,基于多元似然分析、似乎不相关回归等方法研建了黑龙江省天然蒙古栎可加性生物量模型系统。结果表明:树高显著提高了树干生物量模型的效果,决定系数(R^(2))从0.953提高到0.988,均方根误差(RMSE)减小14 kg,对树枝、树叶和树根生物量的影响并不显著。单变量(仅含胸径)和双变量(胸径、树高)幂函数形式的生物量模型系统的误差结构均为相乘型,表明对数转换后的线性模型形式更合适。树干、树枝、树叶、树根生物量模型的R^(2)分别为0.953~0.988、0.982~0.983、0.916~0.917、0.951~0.952,RMSE分别为13.42~27.03、6.84~7.00、1.95~1.97、9.71~9.84 kg。与广义最小二乘法(FGLS)相比,贝叶斯估计产生了相似的模型拟合效果,却提供了不同变异大小的参数估计值。FGLS各参数标准误为0.054~0.211,而使用Jeffreys不变先验的两种贝叶斯估计方法(DMC和Gibbs1)产生相似的参数变异(标准差为0.055~0.221);使用均值向量为0、方差为1000且协方差为0的多元正态先验(Gibbs2)和使用来自栎属树种生物量模型历史研究汇总的先验(Gibbs3)产生了更大的变异(标准差为0.080~0.278),使用自身数据获取的先验(Gibbs4)估计得到的各参数变异小于其他方法(标准差为0.004~0.013)。当使用Gibbs4法建立模型时,两类模型不仅能提供最窄的95%预测区间,还能产生更小的预估偏差,树干、树枝、树叶、树根和总生物量在单变量模型中的平均绝对偏差百分比(MAPE)分别为19.8%、24.7%、24.6%、29.0%和13.1%,树干和总生物量在双变量模型中的MAPE分别减小到10.5%和9.8%,其他组织MAPE未改变,表明Gibbs4法能提供更准确的生物量预测值。与传统回归方法相比,准确的先验信息使贝叶斯统计在估计稳定性和不确定性减小方面具有优势。

关键词：生物量可加性贝叶斯传统回归天然蒙古栎

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结合同伦代理模型的静力贝叶斯随机模型修正

哈尔滨工业大学学报 2023年第5期55卷 98-106页

作者：黄斌王博文陈辉陆晨光武汉理工大学土木工程与建筑学院武汉430070 武汉工程大学邮电与信息工程学院武汉430073

为了使用随机静力位移测量数据对结构有限元模型进行修正,并保证计算效率,提出了一种同伦代理模型与贝叶斯抽样方法结合的随机模型修正方法。首先以结构静力位移构建目标函数,然后采用延缓拒绝自适应抽样算法对修正参数的后验概率密度... 详细信息

为了使用随机静力位移测量数据对结构有限元模型进行修正,并保证计算效率,提出了一种同伦代理模型与贝叶斯抽样方法结合的随机模型修正方法。首先以结构静力位移构建目标函数,然后采用延缓拒绝自适应抽样算法对修正参数的后验概率密度进行估计。抽样过程中,采用同伦代理模型替代有限元模型对结构静力位移进行计算。数值算例和试验结果表明:进行变截面梁的有限元模型修正时,与二次响应面模型相比,在静力贝叶斯模型方法中利用同伦代理模型,修正参数的后验概率密度能更准确地复现结构随机响应,使修正后的结构随机响应与测量结果概率密度函数更加吻合。即使在随机测量误差的变异系数较大、先验信息与真实修正参数之间差异较大时,所提方法仍能够快速得到修正参数的后验概率密度,使修正参数计算的结构随机位移响应与测量结果的概率密度函数保持一致。同伦代理模型结合贝叶斯抽样算法能在概率框架内快速而准确地对结构进行随机模型修正。

关键词：静力响应随机模型修正贝叶斯同伦代理模型

基于显著性区域的数字媒体图像色域边界提取方法

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成都工业学院学报 2024年第3期27卷 55-60页

作者：吴云轩黎明职业大学文化传播学院福建泉州362000 蒙古研究大学文化艺术学院蒙古国乌兰巴托14192

为提升色域边界提取的完整性,提出一种基于显著性区域的数字媒体图像色域边界提取方法。通过简单线性迭代聚类算法,超像素分割原始数字媒体图像;利用基于纹理特征的K均值(K-means)聚类方法,修正超像素分割结果中的欠分割区域;利用颜色... 详细信息

为提升色域边界提取的完整性,提出一种基于显著性区域的数字媒体图像色域边界提取方法。通过简单线性迭代聚类算法,超像素分割原始数字媒体图像;利用基于纹理特征的K均值(K-means)聚类方法,修正超像素分割结果中的欠分割区域;利用颜色直方图全局对比算法,计算修正后超像素层的颜色显著性值,结合贝叶斯框架,提取数字媒体图像的显著性区域;以色相角聚类的方式,在显著性区域内,提取数字媒体图像色域边界。实验证明:该方法可有效超像素分割数字媒体图像,得到显著性区域;可有效提取数字媒体图像色域边界;提取的色域边界点空间分布较均匀,即色域边界提取的完整性较优。

关键词：显著性区域数字媒体图像色域边界提取方法贝叶斯色相角聚类

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常用测量不确定度评定方法概述与比较

计量科学与技术 2024年第6期68卷 40-48页

作者：陶猛任思源劳嫦娟中国计量科学研究院

对测量不确定度理论诞生以来的理论与应用研究进行了系统梳理和回顾。首先，总体介绍了测量不确定度理论的历史沿革。其次概述了几类主流测量不确定度评价方法的基本原理、最新研究应用及其局限性，例如最早发布的GUM方法，该方法主要... 详细信息

对测量不确定度理论诞生以来的理论与应用研究进行了系统梳理和回顾。首先，总体介绍了测量不确定度理论的历史沿革。其次概述了几类主流测量不确定度评价方法的基本原理、最新研究应用及其局限性，例如最早发布的GUM方法，该方法主要针对线性或者可近似为线性的测量模型，采用基于标准不确定度传递的方法，是目前最常用的评定方法；基于蒙特卡洛的测量不确定度评定方法及其衍生而来的拟蒙特卡洛法和自适应蒙特卡洛法在处理复杂模型时具有更广泛适用性；以贝叶斯（Bayes）为基础的测量不确定度评定方法在小样本测量中可以充分发挥先验数据的价值，并有良好的表现；此外，还讨论了一些非统计学方法的测量不确定度评定方法，如灰度评定、模糊评定、最大熵和神经网络法等。最后简要总结了各种评定方法，认为随着人工智能技术的发展，在复杂的测量模型和测量环境中应用支持向量机和神经网络等方法前景广阔。

关键词：计量学测量不确定度 GUM 蒙特卡洛贝叶斯

物证鉴定范式发展（六）：范式转换及实施路径

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刑事技术 2024年

作者：王桂强公安部鉴定中心

物证鉴定正在从传统范式向物证特征似然比和物证分数似然比范式转换，处于三范式并行时代。鉴于贝叶斯似然比范式的优势和带来的发展机遇，范式转换已经成为全球物证鉴定发展的大趋势。但是，各个物证专业和各个国家地区的物证鉴定范式... 详细信息

物证鉴定正在从传统范式向物证特征似然比和物证分数似然比范式转换，处于三范式并行时代。鉴于贝叶斯似然比范式的优势和带来的发展机遇，范式转换已经成为全球物证鉴定发展的大趋势。但是，各个物证专业和各个国家地区的物证鉴定范式发展并不平衡，范式转换在全球范围尚未全面实现。阻碍物证鉴定范式转换的主要原因包括新范式技术方法局限、部分人员对新范式的错误认识、相关能力不足和法律应用问题。除DNA物证鉴定外，国内新范式应用和范式转换相对滞后。本文提出了在国内实施物证鉴定范式转换的实施路径，包括学者和从业者开展新范式的科学研究，主管部门制定范式转换策略和规划，鉴定机构开发和确认LR方法、制定言语量表、收集数据、培训鉴定人和参加能力验证，决策者接受相关教育和立法者调整相关法规等具体措施。

关键词：物证鉴定贝叶斯似然比范式范式转换实施路径

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改进卷积神经网络的冬小麦提取方法

科技和产业 2024年第1期24卷 281-286页

作者：崔兆韵崔焕淼宋德娟李瑶瑶山东省气象防灾减灾重点实验室济南250031 泰安市生态与农业气象中心山东泰安271000 山东工程职业技术大学人工智能学院济南250200 临沂市河东区农业农村发展服务中心山东临沂276000

为提高遥感影像冬小麦识别精度,通过对传统的卷积神经网络进行优化,设计实现一种改进的卷积神经网络Im-SegNet(Improved-SegNet)。模型增加了冬小麦和非冬小麦概率向量差值信息,对于概率向量差值较小的像素进行了二次判断。以肥城市冬... 详细信息

为提高遥感影像冬小麦识别精度,通过对传统的卷积神经网络进行优化,设计实现一种改进的卷积神经网络Im-SegNet(Improved-SegNet)。模型增加了冬小麦和非冬小麦概率向量差值信息,对于概率向量差值较小的像素进行了二次判断。以肥城市冬小麦生长期的77张GF-2(Gaofen2)影像作为实验数据,利用精度、准确率以及查全率3项指标对Im-SegNet模型提取效果进行验证评价。结果表明,提取精度为92.1%,准确率为91.8%,查全率为84.9%,3项指标均高于经典的SegNet模型提取结果,Im-SegNet模型可以有效改善遥感影像作物分类效果。

关键词：全卷积神经网络遥感影像贝叶斯冬小麦