非参数回归方法与贝叶斯网络的研究及应用

发布时间：2023-11-23 20:35

　　随着社会的发展,在经济、社会科学、交通等领域出现了一些新的问题,这些问题往往具有高度的非线性、不确定性等特征,非参数回归方法刚好可以较好的描述问题的非线性特征,因此受到研究者的关注.贝叶斯网络作为目前不确定知识表示和推理领域中最有效的理论模型之一,近些年常被用于数据挖掘、故障分析等领域.本文研究了非参数回归和贝叶斯网络的相关理论,针对其在应用上的局限性做出了相应的改进,并分别将其应用于对轨道交通短时客流的预测和大客流发生原因的诊断.主要内容如下:1.探讨了非参数回归的概念和原理,介绍了四类非参数回归方法,选取其中的非参数局部回归作为重点研究对象,并分别对非参数局部回归的四种方法进行了详细的介绍和对比.随后,选取K近邻非参数回归作为研究目标,详细分析了K近邻回归的组成部分和影响因素,并针对其无反馈的问题,提出了基于误差反馈的非参数回归方法.2.介绍了贝叶斯网络相关基础理论知识及其表示和构成,针对贝叶斯网络节点事件的先验概率或条件概率不确定,以及使用专家知识会导致主观性误差这两个问题,引入模糊集理论量化节点的概率,在确定节点概率的同时,尽可能的降低主观性误差.最后,给出了基于模糊集理论的贝...

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【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国内研究现状
        1.2.2 国外研究现状
    1.3 研究目的和意义
    1.4 论文主要内容
第二章 非参数回归方法的理论
    2.1 非参数回归方法的概念及原理
        2.1.1 非参数回归方法的概念
        2.1.2 非参数回归方法的原理
    2.2 非参数回归方法
        2.2.1 非参数局部回归
        2.2.2 非参数样条回归
        2.2.3 非参数正交回归
        2.2.4 处理高维的非参数回归
    2.3 K近邻非参数回归方法
        2.3.1 K近邻非参数回归的组成
        2.3.2 K近邻非参数回归的影响因素分析
    2.4 改进的K近邻非参数回归方法
        2.4.1 基于误差反馈的非参数回归预测方法
        2.4.2 基于误差反馈的非参数回归预测流程
    2.5 小结
第三章 贝叶斯网络的理论
    3.1 贝叶斯网络的基础理论
        3.1.1 概率论的基础知识
        3.1.2 图论的基础知识
        3.1.3 信息理论
        3.1.4 D-Separation标准
    3.2 贝叶斯网络的表示与构成
        3.2.1 贝叶斯网络的简介
        3.2.2 贝叶斯网络的数学定义
        3.2.3 贝叶斯网络的构成
    3.3 基于模糊集理论的贝叶斯网络节点概率的确定
        3.3.1 专家语言描述的模糊数处理
        3.3.2 模糊数解模糊
        3.3.3 模糊集理论与贝叶斯网络的关系
        3.3.4 基于模糊集理论的贝叶斯网络的一般应用步骤
    3.4 小结
第四章 非参数回归方法在轨道交通短时客流预测中的应用
    4.1 轨道交通短时客流预测概述
    4.2 轨道交通客流统计特征分析和分类样本数据库建立
        4.2.1 轨道交通客流统计特征分析
        4.2.2 基于轨道交通客流统计特征分析的分类样本数据库建立
    4.3 基于非参数回归的轨道交通短时客流预测
        4.3.1 预测方法的评估
        4.3.2 K值的确定
        4.3.3 预测结果及分析
        4.3.4 方法对比
    4.4 小结
第五章 贝叶斯网络在轨道交通大客流原因诊断中的应用
    5.1 轨道交通大客流原因分析
    5.2 基于贝叶斯网络的轨道交通大客流原因诊断
        5.2.1 构建轨道交通大客流发生原因的贝叶斯网络
        5.2.2 确定事件的先验概率或条件概率
        5.2.3 贝叶斯网络推理
        5.2.4 大客流原因诊断
    5.3 小结
第六章 结论
致谢
参考文献
攻读硕士期间的研究成果



本文编号：3866163