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停机延时流量评估模型的贝叶斯定理实证
发布时间:2018-11-19 09:30 浏览次数:

停机延时流量评估模型的贝叶斯定理实证

① 实验流程
有别于经典统计学派,贝叶斯定理不仅考虑了样本信息,而且考虑了决策人员所拥有的知识、经验等私人信息,甚至包含着其主观判断。贝叶斯定理综合样本信息与先验信息后进行计算,可能更科学合理,而且可进一步随着新的实验信息的增加不断地进行越来越符合实际的调整与修正。先验概率是实验前根据以往积累的资料和经验,对事件发生可能性的一个预设; 后验概率是在实验后,根据实验获得的信息对事件发生的可能性作重新审视和修正的概率。后验概率往往对事件发生与否有更为准确的判断,但需要设计随机实验来实现 。贝叶斯定理验证评估模型的实验流程见图 2。贝叶斯定理验证评估模型的实验流程具体说明如下。
 
停机延时流量评估模型的贝叶斯定理实证
a. 对于拟定的参数 N,根据以往实践经验预设一个先验概率;
b. 做实验,根据实验结果用贝叶斯公式计算后验概率;
c. 验证得出的后验概率是否达到预定要求,根据结果最终确定参数 N。
② N 设为 20 次时的实验过程现以 LWQZ -100B 流量计为例,根据式( 5) ,当某台 LWQZ -100B 流量计停机延时流量评估得分 S≤20 分时,可以判定为机械慢表。此判断产生 2 种意见,意见 1: 此评分发现该型号机械慢表的准确率≥a1 ,a 1 为此评分发现该型号机械慢表的准确率的下限值,取 90%; 意见 2: 此评分发现该型号机械慢表的准确率≤a 2 ,a 2 为此评分发现该型号机械慢表的准确率的上限值,70%。将意见 1 记为 A 1 ,意见 2记为 A 2 。对于这两种意见工作人员决定用做实验的方法确定其可信度。实验方法是根据式( 5) 计算并统计出 x 台机械慢表,然后把这 x 台流量计上检测台检测验证,然后计算可信度。首先将 N 设定为 20 次,即针对某一台 LWQZ -100B 流量计统计计算其评估周期内最近的 20 次的停机数据。根据以往经验,工作人员认为意见 1 的可信度为 60%,意见 2 的可信度为 40%。记为P( A 1 ) =60%,P( A 2 ) =40%,此概率为先验概率。a. 第 1 次实验。用式( 5) 针对所监控的逾1 000块规格为 LWQZ -100B 流量计随机计算,并选取其中 5 块 S≤20 分的流量计。经检测台检测后发现,该 5 块流量计中有 3 块确实为机械慢表,2 块不是机械慢表。设 B 表示事件: x 块流量计中有 y 块为机械慢表。在本事件中,x 为 5,y 为 3。
 
停机延时流量评估模型的贝叶斯定理实证
b. 第 2 次实验。用式( 5) 针对所监控的逾1 000块规格为 LWQZ -100B 流量计重新随机计算,并取其中 10 块 S≤20 分的流量计。经检测台检测后发现,该 10 块流量计中有 7 块确实为机械慢表,3块不是机械慢表。设 C 表示事件: 10 块流量计中有7 块为机械慢表。用 C 事件代替式( 6) ~ ( 8) 中的 B 事件,计算可得 C 发生的情况下 A 1 的可信度为 7. 08%,即后验概率为 P( A 1 |C) =7. 08%,P( A 2 |C) =92. 92%。实验 1、2 说明,当 N 设定为 20 次时,发现机械慢表的准确率不高于 70% 的可信度已达92. 92%,发现机械慢表的准确率较低。
本文来自:气体流量计
 
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