基于贝叶斯理论与Vine Copula的化工过程异常事件数的预测

发布时间：2018-06-23 10:57

  本文选题：风险管理 + 异常事件　； 参考：《华东理工大学学报(自然科学版)》2015年02期

【摘要】：针对化工过程风险,提出了一种化工过程异常事件数的预测方法。化工生产过程中由于受到干扰,时常发生异常事件。异常事件如果得不到有效控制将引发生产事故,其发生次数越高表明发生生产事故的概率越大,因此,准确预测化工过程异常事件数有助于提高化工过程的风险管理水平。基于操作班组,采用贝叶斯理论与Vine Copula建立了动态预测模型,实现对化工过程一个轮班内异常事件数的预测。
[Abstract]:A method for predicting the number of abnormal events in chemical process is proposed for the risk of chemical process. Abnormal events often occur in the process of chemical production due to interference. If the abnormal events can not be effectively controlled, the higher the number of abnormal events, the higher the probability of production accidents. Therefore, accurate prediction of the number of abnormal events in chemical processes is helpful to improve the risk management level of chemical processes. Based on the operation shift, a dynamic prediction model is established by using Bayesian theory and Vine Copula to predict the number of abnormal events in a shift of chemical process.
【作者单位】： 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(21176072)
【分类号】：TQ086.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2056893