导读:本文包含了动态贝叶斯网络模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:动态贝叶斯网络,网络舆情,危机等级预测
动态贝叶斯网络模型论文文献综述
杨静,邹梅,黄微[1]（2019）在《基于动态贝叶斯网络的网络舆情危机等级预测模型》一文中研究指出【目的/意义】本文利用动态贝叶斯网络构建网络舆情危机等级预测模型,为网络舆情危机预警系统提供理论支撑。【方法/过程】对网络舆情主体、客体与媒体叁个要素进行分析,构建网络舆情危机等级预测指标体系,在指标体系的基础上,构建了动态贝叶斯网络并完成了动态贝叶斯网络的训练。【结果/结论】本文以"教科书式老赖"为例,结合动态贝叶斯网络对其属性进行了分析,提出了对策与建议。(本文来源于《情报科学》期刊2019年05期）
仝兆景,张艳杰,赵运星,芦彤[2]（2019）在《基于动态贝叶斯网络的装甲车辆前向防撞预警模型》一文中研究指出针对装甲车辆行进过程中因自身、天气、道路等因素导致碰撞事故发生的情况,研究与车辆碰撞事故发生有关的节点变量及其之间的可信关系,提出一种基于动态贝叶斯网络的装甲车辆前向防撞预警模型。为避免单一因素对预警节点的片面性,该模型充分考虑天气、道路状况、驾驶员行为等因素对事故发生的影响,并在车辆安全防撞距离上引入了车速、驾驶员行为、道路状态条件,克服固定安全防撞距离阈值在预警时漏报和虚报的情况。通过实验分析表明,基于动态贝叶斯网络的装甲车辆前向预警模型具有良好的准确性和自适应性。(本文来源于《制造业自动化》期刊2019年02期）
马超平,易露霞[3]（2018）在《贝叶斯网络模型下的宏观经济动态预测》一文中研究指出文章通过2007—2011年的数据完成建模,采用SPSS在贝叶斯准则下基于6个参量完成宏观经济动态预测,整个预测模型通过概率密度解析式,设置参量矫正和脉冲响应完成贝叶斯网络宏观经济动态预测。实验结果表明预测值和真实值接近。(本文来源于《统计与决策》期刊2018年14期）
李娅[4]（2018）在《基于动态贝叶斯网络的股价动态模型与其在中国市场上的应用研究》一文中研究指出市盈率是常用来评估股价水平是否合理的指标之一,也是基本面投资分析中的一个基础指标。在实践中,基本市盈率通常通过专家的主观意见来估计。本文基于动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)的相关理论,研究基于DBN的市盈率波动模型,并基于模型设计2个择时策略。文章的主要工作是基于市盈率DBN模型的择时策略在个股以及投资组合上的应用研究。由本文模型估计出的基本市盈率,既可以作为投资者投资决策时的参考指标,也可以与实际的市盈率结合设计量化择时策略。基于贝叶斯推断的市盈率(股价)估值模型具有以下优点:1)具有金融理论支撑:股价异常波动的行为因素与价值回归理论;2)对于所有股票,贝叶斯框架相同;3)可以将专家知识以先验分布的方式融入到模型中;4)交易操作简单,具有一定实用性。模型的应用过程为:1)搭建贝叶斯模型:建立描述市盈率波动的动态贝叶斯网络,使用前向后向算法推导滤波公式与平滑公式;2)模型参数学习:采用基于最大后验估计的期望最大化算法学习模型参数;3)推断问题:得到模型参数后,运用模型的平滑公式与滤波公式估计股票的基本市盈率;4)在线滤波:使用移动窗口对中期噪音状态在线滤波,结合估计的基本市盈率设计并执行2种择时策略。本文选取了上交所与深交所共计15只股票进行实证应用分析。模拟交易过程主要包括:模型参数估计、滤波和择时交易叁个步骤。实证中的择时策略不仅应用于单只股票,也可以应用于用等权重和市值加权方法构建的投资组合,并且验证择时策略在投资组合上的绩效表现。实证结果表明,基于贝叶斯推断的两种择时策略在个股上的表现均优于持有策略。在个股上应用两种择时策略均能够提高收益水平同时降低投资风险,中期策略比较长期策略能触发更多次交易,但盈利的稳定性低于长期策略。实证中还构建了两种投资组合:等权重组合与市值加权组合。实证结果表明运用市盈率DBN网络构建的择时策略能够获得优于市场组合的收益水平、风险水平以及风险调整收益水平。等权重组合具有更高收益水平,市值加权组合具有更优风险水平。(本文来源于《山东大学》期刊2018-04-20）
巩前胜[5]（2018）在《基于动态贝叶斯网络的突发事件情景推演模型研究》一文中研究指出针对突发事件的突发性、情景演变时间的连续性和路径的不确定性等特点,"情景-应对"型应急决策模式是目前最为有效的方法之一,而"情景-应对"模式成功应用的关键就在于情景网络构建与推演。选取情景状态、应急活动、应急资源以及应急环境为关键要素,分析突发事件情景演化规律与路径,运用动态贝叶斯网络(Bayesian Networds,BN)理论,构建突发事件情景网络,计算情景状态概率,从而推演情景发展趋势;以2010年大连输油管道爆炸事件为例,完成情景网络构建与推演过程。实证分析结果表明:发生概率最大的情景状态依次为输油管道爆炸、威胁到附近储油罐、附近储油罐起火、原油泄漏并污染附近海域等,发生概率分别为89.0%、86.4%、81.5%和78.7%,计算结果基本符合突发事件现场实际状况,充分说明该模型的有效性与可行性。(本文来源于《西安石油大学学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
袁海霞[6]（2018）在《内外部网络口碑与在线销售的动态交互过程——基于分层贝叶斯模型的解析》一文中研究指出与以往单纯以内部网络口碑、相互独立的内部和外部网络口碑为研究对象,分析网络口碑与在线销售的关系不同。基于评论环境理论,采用分层贝叶斯模型,以当当网、京东、亚马逊和豆瓣网为数据搜集对象,在充分考虑网络口碑异质性及其来源多元化的条件下,结合外部网络口碑平台信息提供的特点,在进一步引入免费试样因素的基础上,对内外部网络口碑与在线销售的动态交互作用进行研究。结果发现:在异质性网络平台并存且效价差异较小的情境下,效价不再是影响在线销售的关键,而内部网络口碑数量、数量信息熵才是影响在线销售的关键,反过来在线销售也刺激了网络口碑数量的提升。虽然外部网络口碑的存在削弱了这一环形机制的积极影响,但免费试样可有效削弱该负向调节机制。(本文来源于《北京理工大学学报(社会科学版)》期刊2018年02期）
李其然,史玉彬,陈志华,郑纯,孙晓晖[7]（2018）在《基于动态贝叶斯网络的民用机场空袭毁伤评估模型》一文中研究指出针对民用机场空袭毁伤评估的空白,提出了一种基于动态贝叶斯网络的毁伤评估模型。按功能对民用机场进行了系统分级,构建了动态贝叶斯网络结构,提出了空袭毁伤评估模型;运用蒙特卡洛法模拟实验数据,引入皮尔森相关系数描述模型精确度,验证了模型的有效性;将不同缺失率的实验数据代入模型进行毁伤对比,进一步检验了模型的稳定性。结果表明,该文建立的毁伤评估模型科学合理,可为作战指挥者提供快捷有效的决策支持。(本文来源于《弹道学报》期刊2018年01期）
王洁洁[8]（2017）在《基于贝叶斯信任模型的无线传感器网络动态事件区域检测算法的研究及其应用》一文中研究指出无线传感器网络作为一种从现实物理世界获取信息的手段,受到越来越多的重视,其中事件区域检测是无线传感器网络的重要应用之一。但在现实场景中,事件区域通常具有动态性。传统的无线传感器网络模型和算法虽然理论上比较完善,但在现实的应用中表现出诸多的局限。考虑到无线传感器网络自身携带能量有限和易受环境影响的特性,在选择动态事件区域检测算法时要考虑使用复杂度低且容错性较好的检测算法来保证动态事件检测的精度。本文提出了一种贝叶斯模型方法处理无线传感器网络中的动态事件区域检测问题。在本文的模型中,每个传感器节点都与一个虚拟社区和一个信任值相关联,其中信任值是用来定量的衡量其社区中传感器节点的可信度。如果一个传感器节点的信任值小于一个阈值,就代表此传感器节点发生故障,因此在这一时间点,该传感器节点的读数不可信。传感器节点信任值的概念使得本文的模型区分于其他的模型,例如马尔科夫随机场。同时,本文也考虑到了一些实际问题,包括邻近节点的时空相关性,传感器节点中存在故障节点等。根据目标模型,在每个时间步长,每个传感器节点的信任值需要通过粒子滤波算法实时更新。传感器节点是否位于事件区域是由当前传感器节点的信任值决定的。实验结果表明,相比于已存在的动态事件区域检测算法,目标算法在动态事件区域检测问题上具有更好的性能。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2017-10-26）
朱引[9]（2017）在《基于动态贝叶斯网络的设备预知性维护模型研究》一文中研究指出随着工业4.0概念在全球的普及,生产设备的稳定运行对于企业生存有着重大意义。但是在如今制造业中,对设备的维护管理主要还是以基于时间的预防维护为主,而这种方法对维护周期很难掌控,往往不能在设备需要进行维护的时候进行维护,容易造成过剩维护或不及时维护。因此,本文研究了设备状态维护这种维护方式,分析提取反映设备健康状况的特征变量,并对这些特征变量进行监控,采集状态量,并使用动态贝叶斯网络的推理功能对设备健康状况变化趋势进行预测,再结合维护成本模型,提出了设备的预知性维护方法,目的在于减少设备故障,保证企业健康生产。首先,通过对设备建立故障树模型,通过故障树分析法得到影响设备运行的关键因素,再对这些因素进行故障模式影响和危害性分析最终得到反映设备健康状况的特征变量,为设备健康状况的预测提供基础;然后建立基于动态贝叶斯网络的设备健康状况的预测模型,使用动态贝叶斯网络的推理功能,对设备健康状况变化趋势进行预测,在了解了设备健康状况是怎么变化的之后,再对维护模型做改进,考虑了设备衰退及维护次数对设备运行的影响以及考虑生产运行成本的因素,以最小平均总成本最小为目的,求得设备健康状况维护阈值和维护次数,结合动态贝叶斯网络模型对设备健康状况的预测,最后制定合理的维护计划,保证设备的稳定运行。本文通过建立基于动态贝叶斯网络的设备预知性维护模型,在提高设备可靠性的同时也节省了设备的维护成本,对提高实际生产效率和减少企业设备维护成本具有积极意义。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-05-01）
柯赟[10]（2016）在《基于动态贝叶斯网络的舆情预测模型研究》一文中研究指出随着新兴媒体的出现,为了提前并更加准确地判断突发事件网络舆情的发展演化方向,以便做出比较合理的预测监控。文章基于动态贝叶斯网络模型,建立了关于突发事件的网络舆情预测监控模型。通过关联概率的计算,对动态贝叶斯网络中存在因果关系的节点变量进行预测。并以分析2014年上海踩踏事件为例,确定此事件对象中的节点变量,并通过10位专家评分的方式给出了对突发事件网络舆情进行预测的具体操作方法,得到比较合理的预测结果,证明了该方法的可行性和实用性。(本文来源于《统计与决策》期刊2016年20期）
动态贝叶斯网络模型论文开题报告
（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：
针对装甲车辆行进过程中因自身、天气、道路等因素导致碰撞事故发生的情况,研究与车辆碰撞事故发生有关的节点变量及其之间的可信关系,提出一种基于动态贝叶斯网络的装甲车辆前向防撞预警模型。为避免单一因素对预警节点的片面性,该模型充分考虑天气、道路状况、驾驶员行为等因素对事故发生的影响,并在车辆安全防撞距离上引入了车速、驾驶员行为、道路状态条件,克服固定安全防撞距离阈值在预警时漏报和虚报的情况。通过实验分析表明,基于动态贝叶斯网络的装甲车辆前向预警模型具有良好的准确性和自适应性。
（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。
动态贝叶斯网络模型论文参考文献
[1].杨静,邹梅,黄微.基于动态贝叶斯网络的网络舆情危机等级预测模型[J].情报科学.2019
[2].仝兆景,张艳杰,赵运星,芦彤.基于动态贝叶斯网络的装甲车辆前向防撞预警模型[J].制造业自动化.2019
[3].马超平,易露霞.贝叶斯网络模型下的宏观经济动态预测[J].统计与决策.2018
[4].李娅.基于动态贝叶斯网络的股价动态模型与其在中国市场上的应用研究[D].山东大学.2018
[5].巩前胜.基于动态贝叶斯网络的突发事件情景推演模型研究[J].西安石油大学学报(自然科学版).2018
[6].袁海霞.内外部网络口碑与在线销售的动态交互过程——基于分层贝叶斯模型的解析[J].北京理工大学学报(社会科学版).2018
[7].李其然,史玉彬,陈志华,郑纯,孙晓晖.基于动态贝叶斯网络的民用机场空袭毁伤评估模型[J].弹道学报.2018
[8].王洁洁.基于贝叶斯信任模型的无线传感器网络动态事件区域检测算法的研究及其应用[D].南京邮电大学.2017
[9].朱引.基于动态贝叶斯网络的设备预知性维护模型研究[D].华中科技大学.2017
[10].柯赟.基于动态贝叶斯网络的舆情预测模型研究[J].统计与决策.2016