本文關鍵詞：基于貝葉斯網絡的通信網告警相關性和故障診斷模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京化工大學》 2014年

基于貝葉斯網絡的過程報警事件預測方法

楊程  

【摘要】：隨著現(xiàn)代工業(yè)流程復雜度的提高,安全問題越來越受到重視。過程報警系統(tǒng)作為保證工業(yè)流程可靠運行的主要工具發(fā)揮著重要作用,而報警預測不僅能夠提前檢測到危險情況,還可以指導操作人員實施相應的措施,從而降低事故發(fā)生的幾率。 論文提出了一種基于貝葉斯網絡模型(Bayesian network)的報警事件預測方法。首先,對貝葉斯網絡學習算法進行了討論,提出了一種針對不完備數(shù)據集的參數(shù)、結構學習算法,仿真分析了該算法的可行性；然后,通過歷史數(shù)據提取報警事件序列,分別建立了單變量和多變量報警事件的貝葉斯網絡,采用期望最大化(EM)算法和貪婪搜索算法相結合,確定多變量報警預測貝葉斯網絡的參數(shù)與結構,通過概率推理對報警事件進行預測；最后,基于所給出的工業(yè)過程報警事件預測方法,對工業(yè)DMF回收過程和TE過程進行了實例研究,結果表明所提出的方法可以挖掘過程數(shù)據中的有用信息,對過程報警事件進行有效預測。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：北京化工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP18;TP277
【目錄】：

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