一、马尔可夫链在爆破网路分析中的应用（论文文献综述）
杨旭[1]（2021）在《基于贝叶斯攻击图和马尔可夫过程的网络攻击防御分析》文中认为伴随着信息技术发展的是网络安全问题的日益严重。早期的入侵检测技术只是通过对网络节点的脆弱性以及节点之间的依赖关系进行量化,预测系统被入侵的风险。然而却忽略了攻击者的意图对网络安全产生的影响,特别是大规模协同的多步攻击,攻击者每一步的攻击选择,都会对后续网络节点产生影响。并且,入侵检测模型都无法达到100%的准确率,也就是说网络入侵还是会不可避免的发生,所以不能只考虑对入侵行为的检测,如何保证在攻击行为发生后系统依然能为合法用户提供服务也是一个需要解决的问题。基于此,本文从攻击发生前的网络安全态势分析以及攻击行为发生后,保持系统依然能够提供服务的能力两方面对防御网络攻击行为进行研究。首先,为了准确的在攻击行为发生前对网络安全态势进行分析,本文从攻击者的角度对网络入侵行为进行研究,分析了会影响到攻击者攻击意愿的三个因素:漏洞价值、攻击成本和攻击收益。并利用这三个指标计算出原子攻击概率,真实地反映某个网络节点在一步攻击下被占用的概率。然后将贝叶斯信念网络和攻击图结合,建立静态的网络风险评估模型,再结合攻击者的攻击意图建立动态风险评估模型应对安全要素不断变化的复杂网络,提高了风险评估的准确性。为了预测攻击者的攻击路径,本文还计算出攻击路径总体可达概率,避免了单个网络节点漏洞对路径选择的影响,提高了预测的准确性。其次,构建入侵容忍系统,当攻击行为不可避免的发生时,保障系统的服务能力。通过建立优化的入侵容忍模型,再利用马尔可夫过程对建立的模型进行量化,找出影响系统容忍能力的关键因素,通过对关键节点的维护,达到增强系统可用性和可靠性的目的。并且本文分析不同入侵因素对系统容忍能力的影响,提出增强系统容忍能力的解决办法。最后,通过实验验证本文所设计的网络攻击防御策略的有效性。
孙景来[2]（2019）在《山岭隧道钻爆法施工坍塌风险及围岩稳定性评价研究》文中进行了进一步梳理对隧道进行风险评价和管理可以减少施工过程中事故的发生和避免工期延误。目前对隧道风险管理中风险因素的辨识和风险评价主要集中在利用专家经验进行总体的、静态的风险评价。在有经验可循的工程中能够起到借鉴作用,但对于经验较少的情况,该方法可能会造成判断失误,因此需要提出一种更加客观、符合实际的动态评价方法。目前我国隧道等地下工程建设已经积累了大量的工程施工案例,这些案例是当前和今后风险管理、技术改进的重要资源,如何充分挖掘这些数据以更加切合实际的进行风险辨识与风险评价,有待于研究。其次,随着大数据理论和技术的进步,数据挖掘方法在各行各业中得到了广泛的应用,因此利用隧道建设所积累的数据和施工过程中的监测数据,不仅可以为工期预测和投资费用预估提供有效的方法,也可以为隧道建设过程中的风险辨识、风险预测以及风险评价等问题提供新的思路。因此本文是在已有事故案例基础上,结合现场监测数据提出一种动态的风险评价方法。在案例分析的基础上结合专家调查法,首先提出一种模糊多态贝叶斯网络风险评价方法,对渔寮隧道进行坍塌风险总体评价;对于经评价认为坍塌风险较高的区段,首先利用所提出的优化Verhulst-MC模型（灰色模型-马尔科夫链）在监测数据基础上对其位移进行预测,然后根据位移预测值,利用所提出的实数编码反分析法与最优双参数强度折减法相结合的围岩稳定性评价方法对隧道稳定性进行评价;开发了模糊多态贝叶斯网络风险评价软件,利用二郎山隧道和鹧鸪山隧道对其进行了检验。主要完成以下相关内容的研究:（1）利用大量已建隧道的坍塌案例数据,通过数据挖掘,对隧道坍塌事故进行了系统分类,分析了隧道坍塌的主要影响因素,对山岭隧道施工过程中的主要风险因素进行辨识,揭示各因素之间的相互关系,建立了隧道坍塌事故树。（2）提出一种模糊多态贝叶斯网络分析法。首先由已建立的事故树构建贝叶斯网络,通过引入模糊数学和将参数划分为多种状态分别代表概率的模糊性和节点状态的不确定性;在数据调查过程,通过综合小概率区间、专家权重和信心指数、置信区间以及t分布来处理专家调查数据,并首次引入Chauvenet法处理专家调查数据中的离群数据,从而降低异常值的影响;利用专家调查所得概率与案例事故所得概率,综合得出节点条件概率;以渔寮隧道为例,进行隧道坍塌风险概率计算。同时利用该方法构建了坍塌后果贝叶斯网络,对坍塌可能引起的后果进行估计。利用风险矩阵对结果进行分析,最终对隧道坍塌风险进行等级划分。（3）在对Verhulst模型的背景值优化的基础上,结合马尔可夫链,提出优化Verhulst-MC预测模型,分别对位移中的趋势项位移和随机项位移进行预测,通过对其趋势性和随机性分别进行预测,可以得到更为精确的预测值。经与灰色模型GM（1,1）和传统Verhulst模型对比,预测精度有明显提高,对于长期预测精度更为明显。（4）提出了基于实数编码遗传算法与最优化双参数强度折减法相结合的围岩稳定性评价方法。在反分析中引入在地质参数反分析中较少使用的实数编码遗传算法来代替反分析中常用的二进制编码算法,并对遗传算法的选择、交叉和变异因子进行了新的组合,提高了反分析计算效率、避免了局部最优值的出现和合理高效的确定神经网络中的权值。通过实数编码遗传算法对预测位移值进行反分析获得围岩的内摩擦角、弹性模量等参数。然后基于潘家铮最大最小原理和模式搜索法的基础上提出最优化双参数强度折减法,使得在折减过程中充分考虑两个参数的作用后,得出两个参数的合理取值（折减后取值）,对围岩的稳定性进行评价。该方法相对于最短路径法具有计算量小和不固定比例的优点。（5）利用R语言构建了隧道坍塌风险评价软件,该软件内置了四个模型包括离散分布数据模型、高斯分布数据模型、隧道坍塌数据模型和数据自建模型。其中模型三为隧道坍塌风险评价模型,是根据本文相关研究所确定的节点以及网络结构而建立,当对工程案例进行了数据调查后可以直接计算隧道坍塌的风险概率,并利用二郎山和鹧鸪山隧道进行了检验,预测结果与现场实际情况相符。
尹杨[3]（2019）在《基于深度学习的路网短时交通流分析与预测研究》文中认为衡量一个城市现代化管理水平的重要标志之一就是城市交通。交通拥堵情况日益严重、交通事故频发等问题对城市运行效率与居民出行体验有着很大的负面影响,因此城市交通管理逐渐成为相关部门和人们的关注焦点。在信息化时代,通过基于大数据的数据分析、数据挖掘等手段有望在技术层面提升城市交通管理水平和公共服务质量。为了解决或改善交通领域的相关问题,本文针对短时交通流量预测、车辆驾驶轨迹预测、交通拥堵分析等问题展开研究,取得的主要研究成果包括:（1）提出了一种混合LSTM神经网络结构,并针对实际路网中不同交通状况对混合LSTM神经网络结构及超级参数进行深度调优,最后与其他模型或者算法进行对比,实验结果显示:路段交通流量真实值与预测值之间的绝对误差最大值为0.65,路口交通流量真实值与预测值之间的相对误差最大值为-4.00%,预测准确性较为理想,与其他模型以及调优之前的LSTM准确性有显着提升,且模型运行时间符合短时交通流量预测的实时性。（2）使用加权形式的马尔可夫链模型对移动对象的运动轨迹进行预测。将模拟路网与实际路网匹配以后进行模拟路网切割从而生成更小维度的转移概率矩阵,有效解决了传统的低阶马尔可夫模型预测准确度较低,高阶马尔可夫模型矩阵稀疏率较大会带来计算量骤增的问题。（3）利用回归分析对交通流量进行实时预测,并且对比了普通线性回归分析、基于随机梯度下降的回归分析、局部加权线性回归模型之间的准确性而得到最优回归模型。采用不同的统计分析方法将最优回归模型得到的结果进行逐步回归,通过多次迭代而得到了自变量个数更少的最优精简模型,并对比了原始模型生成的回归方程与精简模型生成的回归方程之间的预测准确性。最后计算出了路口之间相互影响的相对重要性数值以用于路口间交通流量相关性分析与拥堵成因等问题的后续研究。（4）将模拟路网与实际路网匹配而得到更多道路属性,例如:车道数量、道路长度等,根据道路属性与原始数据属性计算出相应的道路指标,结合实际交通需求与原始数据属性使用交通密度、道路饱和度、高峰小时系数等道路指标来判断道路是否拥堵以及道路服务水平等级。最后根据原始数据集与实验结果完成了数据可视化,生成基于模拟路网的路段交通流量热力图与路口交通流量热力图,并且用不同颜色来标注各个路段的拥堵程度。
高兴[4]（2019）在《无线传感器网络数据盲校正方法研究》文中研究指明在大规模部署的无线传感器网络中,通常无法获得环境真实值作为传感器数据校正的参考,因此传统的方法很难实现有效校正。而盲校正方法可以仅根据收集到的观测数据,对网络中每个传感器数据进行校正。但现有的盲校正方法大多假设传感器的观测信号是时不变的,且部分存在收敛速度慢的问题。本文针对无线传感器网络中存在多个时变观测信号的场景,提出了一种基于混合状态空间模型的传感器数据盲校正方法,以提高盲校正方法收敛速度和传感器校正参数估计准确度。论文的主要工作如下:1.针对无线传感器网络中存在多个时变信号的场景,将传感器数据盲校正问题建模为既有连续变量又有离散变量的混合状态空间模型,利用模型中的参数Sn（t）和Zn（t）,并结合狄利克雷过程（Dirichlet Process）,实现传感器数据聚类;2.针对混合状态空间模型中的非线性观测信号参数χk（1:T）,提出无损变换-前向后向（UT-FB）算法,该算法利用无损变换的思想,可以在最大程度还原非线性函数特征的基础上,根据时间序列中时刻前后的观测值来更准确地估计时刻信号参数χk（t）的后验分布,以达到提高校正参数估计准确度的效果;3.通过在参数后验分布中加入决定下一步采样方向的隐变量,改进马尔科夫链-蒙地卡罗采样算法,从而在保证参数估计准确度的同时,提高采样算法的收敛速度;得到采集到的样本后,再根据马尔科夫链总会达到稳定分布的性质,舍弃达到稳定分布之前采集的不精确样本,进一步提高校正参数估计准确度。本文首先对包括本文提出方法在内的四种无线传感器网路数据盲校正方法进行仿真分析,然后在IBRL提供的真实数据集上进行验证。结果表明,与对比方法中表现最优的相比:在对传感器增益和偏移估计的均方误差值方面,本文所提出的方法在仿真分析中分别减少了1.742×10-3和0.1729,在真实数据集验证中分别减少了2.193×10-3和0.1145;在校正方法收敛速度方面,本文所提出的方法在仿真分析中加快了1.7792s（约47%）,在真实数据集验证中加快了0.7609s（约33%）。
郭睿[5]（2019）在《露天矿山生产系统可靠性优化研究》文中认为随着露天矿山的快速发展,开采技术不断深入,再加上科技进步而使得生产机械化、大型化,矿山已经变成了一个多工序、多环节、多设备组成的复杂系统,同时矿山中也存在着大量影响生产的随机因素,使得我国许多矿山生产不平衡、产量低、效益差,其中大部分原因都可以归结为生产系统的可靠性不足。本文以某露天矿山生产系统的可靠性为研究对象,分别从穿孔作业、爆破作业以及采装-运输-破碎作业三个作业分系统进行了可靠性分析与优化研究,主要开展了以下研究:（1）对于系统中的穿孔作业环节,建立穿孔设备工作能力的模型,以穿孔设备的实际工作能力与理论工作能力的比值来估计该环节的可靠度;而对于系统中的爆破作业环节,根据爆破网络的连接方式和传爆雷管的传爆方式建立了导爆管单式起爆网络、单复式起爆网络、复式交叉起爆网络等三种起爆网络的可靠度模型,为穿孔爆破作业的可靠度估计提供了理论依据。（2）对露天矿山采装-运输-破碎作业系统进行可靠性建模,由于系统的组成结构复杂、计算量大等问题,本文采取了一种逐层递进的计算方法,将复杂系统看成由若干个简单子系统的组合结构,通过对各子系统进行结构分析以及马尔可夫过程推导求出子系统的可靠性指标,通过不断加入新的元件逐步推导出整个采装-运输-破碎作业系统的可靠性指标。（3）在采装-运输-破碎作业系统的可靠性分析中采用设置缓存库的方式来改善系统的可靠性,而由于增加缓存库后系统结构发生改变,而且工作状态和故障状态也与之前不同,一般的马尔可夫过程已经不再适用,因此文中通过引入了补充变量使系统变成广义马尔可夫过程,再根据一般马尔可夫过程列出状态转移方程,最后求解微分方程,从而求出柔性系统的可用度表达式。（4）将模型的分析方法应用到工程实例中,结合实际参数进行验证分析,其结果表明各可靠性模型以及优化都具有较好的准确性和实用性。
申琢[6]（2019）在《煤矿瓦斯安全风险识别与评价研究》文中研究说明煤矿企业中瓦斯灾害事故是制约矿井安全高效生产的重要因素之一。系统地分析各种诱发瓦斯灾害事故的原因,实现瓦斯灾害事故的早期科学预警,是解决煤矿井下安全生产重要课题之一。科学预测与度量煤矿瓦斯安全风险度,为煤矿安全风险性的客观、科学、正确评价与评估提供理论基础。所以开展煤矿瓦斯安全风险方面的研究工作,不仅可提高煤矿企业管理者防控灾害的意识和安全生产管理水平,对于降低煤矿企业安全风险、提高矿井防灾抗灾能力以及丰富瓦斯灾害防治理论都具有重要的现实意义和理论价值。论文采用文献研究、理论研究、现场调研、算法改进、实证分析等方法开展煤矿瓦斯安全风险研究,从煤矿事故致因机理入手,针对瓦斯灾害事故防治方面存在的不足,须深入研究灾害致因因素识别、安全风险度预估、安全风险评价等三个科学问题。文中采用关联规则理论,利用数据挖掘技术,对煤矿瓦斯安全风险致因因素进行识别研究;采用马尔科夫链模型对矿井瓦斯安全风险度进行预测分析;通过算法优选,改进了狼群算法,并结合BP神经网络,构建了煤矿瓦斯安全性评价模型,切实提高了评价客观性和准确性。同时,将煤矿瓦斯安全风险度预测模型和安全评价模型进行实证分析,进一步论证其科学性与准确性。论文研究的主要结论如下:（1）通过对煤矿瓦斯安全风险因素识别、瓦斯安全事故致因机理、瓦斯安全风险评价方法等研究进行文献综述,阐释了煤矿瓦斯安全事故致因机理,分析了在瓦斯安全风险因素识别、安全风险度预估及安全评价方面存在的准确性不高、考虑因素不全面等问题,为进一步开展瓦斯灾害防治研究提供了新思路。（2）基于煤矿灾害防治理论、安全评价理论等,针对目前瓦斯灾害事故治理技术措施中存在的不足,提出煤矿瓦斯安全风险因素识别准确性和完备性、瓦斯安全风险度量和预测正确性以及瓦斯安全风险评价准确性等方面还有需要进一步完善和深入研究的问题,这也是降低瓦斯安全风险和防止瓦斯灾害事故发生所面临的理论瓶颈与技术难题。（3）以72个瓦斯灾害案例85个致因因素为基础,构建了煤矿瓦斯安全风险致因因素模型,建立了瓦斯安全风险网络模型,同时采用关联规则理论建立了相应致因因素关系模型,筛选出对煤矿瓦斯安全风险具有重要影响的30个评价指标,形成了导致煤矿瓦斯安全风险的主要风险因素集,为下一步进行煤矿瓦斯安全风险度预测和安全评价提供了基础指标体系。（4）根据我国的煤矿瓦斯灾害情况,统计分析10年的瓦斯灾害事故数据,以煤与瓦斯突出为例,建立了煤矿瓦斯灾害风险度预测评估方法,采用马尔科夫链预测模型对煤与瓦斯突出事故的发生概率以及风险损失进行评估预测,评估结果符合现场实际情况,证实了马尔科夫链模型在煤矿瓦斯灾害预测方面的适用性和优势,为具有变参数的多因素灾害事故安全风险度预测提供了借鉴和参考。（5）通过算法的对比分析论证了 WPA在全局搜索、函数寻优等方面的优势,并具有良好的鲁棒特性。应用BP神经网络与狼群算法等相关理论,利用信念学习模型优化狼群算法,并与BP神经网络结合,设计出模型的计算流程,多个样本实证了 IWPA-BP模型对函数拟合的可行性,将改进模型应用到煤矿瓦斯安全风险评价中,模型测试的结果证实仿真归类与专家归类结果一致,证明了所构建的安全风险评价模型在煤矿瓦斯安全风险评价中的可靠性。（6）为进一步印证煤矿瓦斯安全风险预测模型和安全评价模型的正确性和可靠性,基于现场实际确定出影响李雅庄煤矿瓦斯安全的主要因素,并对李雅庄煤矿瓦斯安全风险度和安全性进行实证分析,证实了马尔科夫链预测模型与IWPA-BP神经网络安全评价模型在煤矿瓦斯安全风险机理分析及评价方面的科学性和客观性,为同类矿井的风险控制提供了思路和方法,研究成果在矿山企业具有推广应用前景。论文通过系统研究煤矿瓦斯安全风险问题,在瓦斯安全风险因素识别、安全风险度预测与分析、安全性评价方面取得了创新性成果,具体如下:（1）利用风险致因理论和关联规则,构建了煤矿瓦斯安全风险致因因素网络模型和关系模型,确定出煤矿瓦斯安全风险致因主要因素集,为煤矿瓦斯安全风险度预测和安全评价提供了指标体系。（2）借鉴煤矿安全风险评估方法理念,采用马尔科夫链模型对煤与瓦斯突出安全事故的发生概率及风险损失进行评估,并建立了相应的评估方法,可对瓦斯安全风险度进行了量化度量与预测。（3）基于BP神经网络与狼群算法等相关理论,利用信念学习模型改进了狼群算法,结合BP神经网络,构建了 IWPA-BP神经网络的煤矿瓦斯安全风险评价模型,在煤矿瓦斯安全风险科学评价方面提高了效率和准确性。
徐方玲[7]（2018）在《湿气管道内腐蚀寿命预测》文中研究指明内腐蚀是天然气集输管道失效的主要原因之一,天然气集输管道失效对当地人身和财产安全、环境和经济有重大影响,集输管道的安全也是当地社会、政府和企业关注的焦点。如何预测集输管道腐蚀趋势、评价其可靠性成为减少甚至避免管道失效的关键。导致管道腐蚀的因素很多,本文根据管道腐蚀的形态将腐蚀分为均匀腐蚀和局部腐蚀,分别提供两种计算腐蚀速率的方法与思路,并结合可靠性模型预测管道的失效概率,编写了相应程序,为管线安全提供依据。对于均匀腐蚀,完成了相平衡计算、流态判断和腐蚀速率的算例计算分析,分析讨论了与湿天然气管道内腐蚀速率有关的影响因素,结果表明上倾管道的腐蚀速率比下倾管道的偏高,管道入口处天然气的水相负荷增加,腐蚀速率也随之增加。对于局部腐蚀,结合现场数据,使用马尔可夫蒙特卡洛方法抽样获得腐蚀缺陷深度的样本,将样本结合系统的可靠性模型,使用蒙特卡洛法模拟管道在三种故障模式（小泄漏、大泄漏和破裂）下的失效概率,对计算结果进行参数分析,发现管道内压的不确定性对大泄漏故障概率影响较大,考虑参数的不确定性比传统的确定性分析更为合理。
丁啸宇[8]（2017）在《隧道下穿建筑群爆破振动控制置信度研究》文中研究表明近年来,随着国民经济持续增长,城市化进程不断深化,城市交通基础设施建设事业也在快速发展,下穿城区建筑群的隧道工程也越来越多。由于受到工程地质、经济等条件的制约,大多数的城市隧道工程仍然采用矿山法开挖施工。隧道爆破开挖引发隧道上部建筑群产生振动,并对居民日常生活产生影响。因此,研究下穿建筑群隧道爆破振动控制技术十分重要。本文依托大连南部滨海大道隧道下穿同香山庄工程,对其爆破振动现场监测数据进行回归分析与置信研究,主要研究成果如下:（1）对于本研究所用的实测振速数据,线性回归得到的拟合直线只反应数据点分布的平均程度,有50%的数据点分布于该拟合直线之上,其余50%的数据点分布于该拟合直线之下。在实际工程中,如果选择该拟合直线作为振速控制的标准,爆破振速必然有很大的可能（近50%）超出振速控制标准,从而引发诸多问题。此时,引入95%置信限十分有必要,利用95%置信限计算所需的药量指导施工,可以将95%的爆破振动控制在振速控制标准之下,既保证了上部建筑物安全又不过于保守以致影响施工,使下穿建筑群隧道的爆破开挖施工得以顺利进行。（2）相比常规分析预测模型,基于贝叶斯理论的分析预测模型虽然从原理上以及模型实现上较复杂,但其对振速置信限的预测精确度很高,尤其在样本相关性不高的条件下。（3）样本数据对回归分析及置信限预测结果的精确度具有很大影响,一方面,样本的数量对回归分析及置信限预测精确度产生影响,一般来说,样本数量越多,对置信限的预测精确度越高。另一方面,样本数据自身的特征,如相关性、离散程度等也对置信限预测精确度产生影响。（4）在以往的研究中,BP神经网络方法在非线性回归分析中展现出较高的精确度,但由于其预测能力受用于训练的样本特征影响,对于本文中所用样本数据,BP神经网络方法给出了精确度并不高的预测,不过其预测精度仍然高于拟合直线预测精度,其振速预测结果依然满足置信限控制要求。
王前领[9]（2016）在《马尔可夫链理论在滑坡预警中的应用研究》文中指出滑坡预警预报是极其复杂的科学难题,研究提出合理的、切实有效的滑坡预警方法,为有效规避滑坡灾害带来的巨大经济损失提供科学手段具有重要的理论意义和现实意义。论文针对滑坡演变过程中获得的位移参数的随机特性,综合运用滑坡演化三阶段理论、系统聚类法、均值-标准差分类法、马尔可夫链预测等理论,构建了基于马尔可夫链理论的滑坡预警模型,提出了基于马尔可夫链理论的滑坡预警判据,给出了预警模型的评价标准;结合平庄西露天矿顶帮4.17滑坡工程实例,对基于马尔科夫链理论的滑坡预警模型进行了应用研究,通过滑坡区附近28个监测点滑坡预警效果的逐次检验与对比分析,分别获得了基于系统聚类的动态加权马尔可夫预警模型及基于均值-标准差的动态加权马尔可夫预警模型的最优模型参数;最后通过对两种模型的预警效果进行对比,分析获得了模型的适用性,为预警方法的选取提供了指导。研究表明,论文提出的基于系统聚类和基于均值-标准差的动态加权马尔可夫预警模型均可实现单个监测点的的滑坡预警,而且能从区域上揭示滑坡的启动与演变过程。两者具有各自的适用性,前者适用于位移数据掌握不充分的情形,错误预警率相对较高,密集预警时间相对提前;后者适用于位移数据掌握充分的情形,错误预警率几乎为零,密集预警时间也更为精确。
陈兆雄[10]（2014）在《油气集输管道剩余寿命预测研究》文中认为管道输送油品是一种既安全又高效的运输方式，辽河油田作为中国第三大油田自1970年勘探开采已经运行40余年，原油集输管道也已进入服役末期，受当时管道敷设条件限制、管壁防腐层材质、阴极保护失效等因素影响，经过长期运行后管壁都出现了严重的腐蚀减薄情况，有必要对这些集输管道进行剩余寿命预测评估，减少管道运行出现安全隐患的概率，对腐蚀严重的管段进行合理的维修。本文查阅了国内外关于管道腐蚀的相关文献，并且在辽河油田实地调研后，综合分析了油田联合站之间的集输管道的腐蚀特点、因素、类型和腐蚀机理；论述管道寿命预测工作的步骤、影响预测准确度的关键因素和预测的重点；给出了计算管道腐蚀区域和腐蚀速率的方法；依据辽河油田集输管道现场采集的检测数据，采用极值分布理论和局部腐蚀进展公式建立一种埋地管道腐蚀剩余寿命预测模型；以灰色GM（1,1）模型为基础，建立一种不等时距的灰色模型，将改进的灰色模型与马尔可夫链结合，建立整条管道管壁腐蚀状态预测模型。为了提高预测精度，减少管道随机因素对预测结果的影响，利用结构可靠度原理建立了管道失效概率模型，结合蒙特卡洛方法，对管道失效概率进行多次模拟，根据要求的目标可靠度预测管道寿命；列举剩余强度计算中常见的四个管道失效压力计算公式，分析了每个公式中Folias膨胀系数和失效压力定义方法。利用四个公式分别给出了抗拉强度由小到大不同钢级的管线钢失效压力曲线，分析各个公式在不同钢级管线钢上的适用性；根据油气集输管道内压分布，以AMSE B31G-2009爆破方程为基础建立腐蚀缺陷尺寸模型。编制C语言程序求解模型中腐蚀长度和腐蚀深度两个变量，结合管道平均腐蚀速率建立一种腐蚀管道寿命预测模型。
二、马尔可夫链在爆破网路分析中的应用（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、马尔可夫链在爆破网路分析中的应用（论文提纲范文）
（1）基于贝叶斯攻击图和马尔可夫过程的网络攻击防御分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 安全态势分析研究现状 |
| 1.2.2 入侵容忍研究现状 |
| 1.3 主要内容和组织安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 组织结构 |
| 第2章 相关技术研究 |
| 2.1 贝叶斯理论概述 |
| 2.1.1 贝叶斯理论 |
| 2.1.2 贝叶斯网络 |
| 2.2 马尔可夫理论概述 |
| 2.2.1 马尔可夫性质 |
| 2.2.2 马尔可夫链 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于贝叶斯攻击图的安全态势分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 贝叶斯攻击图建立 |
| 3.2.1 贝叶斯攻击图定义 |
| 3.2.2 贝叶斯攻击图量化 |
| 3.3 风险评估 |
| 3.3.1 静态风险评估 |
| 3.3.2 动态风险评估 |
| 3.4 攻击路径生成 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于马尔可夫的入侵容忍分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 MP模型建立 |
| 4.2.1 优化的容忍系统状态转移模型 |
| 4.2.2 容忍系统的有限自动机分析 |
| 4.2.3 有限自动机的马尔可夫量化过程 |
| 4.3 MP模型属性分析 |
| 4.3.1 MP模型安全属性 |
| 4.3.2 MP模型入侵容忍能力 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验设计与性能测试 |
| 5.1 实验环境建立 |
| 5.2 安全态势分析 |
| 5.2.1 攻击图生成 |
| 5.2.2 风险评估 |
| 5.2.3 攻击路径 |
| 5.3 入侵容忍能力分析 |
| 5.3.1 MP模型稳定性 |
| 5.3.2 系统容忍能力 |
| 5.3.3 入侵因素对系统性能的影响 |
| 5.4 性能对比 |
| 5.4.1 风险预测对比 |
| 5.4.2 入侵容忍能力对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（2）山岭隧道钻爆法施工坍塌风险及围岩稳定性评价研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景及目的意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 隧道等地下工程风险分析研究现状 |
| 1.2.2 风险管理的工程应用及管理系统开发研究 |
| 1.2.3 隧道坍塌影响因素及分类研究 |
| 1.2.4 数据在隧道等地下工程风险管理中的应用研究 |
| 1.2.5 动态风险评价方法研究 |
| 1.2.6 围岩稳定性分类 |
| 1.2.7 存在的主要问题 |
| 1.3 本论文的研究内容 |
| 1.4 论文研究路线及方法 |
| 2 隧道坍塌主要风险因素分析 |
| 2.1 隧道坍塌类型划分 |
| 2.2 隧道坍塌主要影响因素分析 |
| 2.2.1 地质条件 |
| 2.2.2 设计因素 |
| 2.2.3 施工因素 |
| 2.3 山岭隧道坍塌风险事故树构建及影响因素确定 |
| 2.3.1 事故树方法介绍 |
| 2.3.2 山岭隧道坍塌事故树构建 |
| 2.3.3 隧道坍塌后果事故树 |
| 2.4 渔寮隧道工程概况 |
| 2.4.1 工程简介 |
| 2.4.2 地形地貌及水文地质 |
| 2.4.3 施工工艺及方法 |
| 2.4.4 监测监控 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于模糊多态贝叶斯网络的隧道坍塌风险评价方法 |
| 3.1 贝叶斯网络原理 |
| 3.2 模糊多态贝叶斯网络风险评价方法原理 |
| 3.2.1 三角模糊数 |
| 3.2.2 构建网络结构和参数学习 |
| 3.2.3 节点概率分布 |
| 3.2.4 风险概率估计和等级划分 |
| 3.3 隧道坍塌风险概率估计 |
| 3.3.1 构建贝叶斯网络 |
| 3.3.2 基本事件出现概率计算 |
| 3.3.3 条件概率计算 |
| 3.3.4 坍塌风险概率计算 |
| 3.4 隧道坍塌后果估计及风险评价 |
| 3.5 坍塌影响因素敏感性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 VERHULST-MC优化模型在隧道非等距位移预测中的应用 |
| 4.1 非等距时序隧道位移的预处理 |
| 4.2 优化VERHULST-MC模型 |
| 4.2.1 Verhulst改进背景值优化模型 |
| 4.2.2 马尔可夫链的构建 |
| 4.2.3 预测方法精度检验 |
| 4.3 渔寮隧道拱顶沉降预测 |
| 4.3.1 监测数据预处理 |
| 4.3.2 趋势项位移提取及其预测 |
| 4.3.3 平稳随机项位移的提取及预测 |
| 4.3.4 拱顶沉降量预测及不同方法预测精度的比较 |
| 4.4 最终沉降值预测 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于位移监测监控数据的隧道围岩稳定性评价研究 |
| 5.1 基于实数编码的位移反分析法 |
| 5.1.1 算法概述 |
| 5.1.2 选择操作 |
| 5.1.3 交叉操作 |
| 5.1.4 变异操作 |
| 5.1.5 适应度计算 |
| 5.2 最优化双参数强度折减法 |
| 5.2.1 最优双参数折减法 |
| 5.2.2 安全系数定义 |
| 5.2.3 失稳判别准则 |
| 5.3 渔寮隧道围岩稳定性评价 |
| 5.3.1 构建数值计算模型 |
| 5.3.2 构建神经网络 |
| 5.3.3 通过反分析计算相关参数 |
| 5.3.4 最优化双参数折减法对围岩稳定性评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 隧道坍塌风险评估软件开发及其应用 |
| 6.1 系统整体设计 |
| 6.2 系统功能介绍 |
| 6.3 二郎山隧道工程应用 |
| 6.3.1 工程概况 |
| 6.3.2 坍塌风险评估 |
| 6.3.3 围岩稳定性评价 |
| 6.3.4 事故情况 |
| 6.4 鹧鸪山工程应用 |
| 6.4.1 工程概况 |
| 6.4.2 坍塌风险评价 |
| 6.4.3 事故情况 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 个人简历及攻读博士学位期间发表学术论文情况 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于深度学习的路网短时交通流分析与预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 流量预测与方向预测算法 |
| 1.2.2 分析算法 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 本文主要的研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 基于混合LSTM神经网络的短时交通流量预测 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 LSTM理论基础 |
| 2.2.1 人工神经网络 |
| 2.2.2 循环神经网络 |
| 2.2.3 LSTM |
| 2.3 混合LSTM神经网络 |
| 2.3.1 网络结构 |
| 2.3.2 优化器 |
| 2.3.3 数据标准化 |
| 2.3.4 实验评价指标 |
| 2.4 实验过程与结果分析 |
| 2.4.1 实验环境及数据集 |
| 2.4.2 数据预处理 |
| 2.4.3 结构及参数调优 |
| 2.4.4 模型对比 |
| 2.4.5 实验结果 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于马尔可夫模型的车辆行驶方向预测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 马尔可夫模型理论基础 |
| 3.2.1 马尔可夫过程 |
| 3.2.2 马尔可夫链 |
| 3.2.3 加权马尔可夫链 |
| 3.3 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于回归分析的交通状况分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多元线性回归理论基础 |
| 4.2.1 回归模型 |
| 4.2.2 基于随机梯度下降的回归分析 |
| 4.2.3 普通最小二乘法 |
| 4.2.4 局部加权回归 |
| 4.3 相关性分析 |
| 4.3.1 自相关分析 |
| 4.3.2 回归系数的显着性检验 |
| 4.3.3 赤池信息准则 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.4.1 回归结果分析 |
| 4.4.2 统计结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 路网交通态势分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 参考指标 |
| 5.2.1 交通量 |
| 5.2.2 交通密度 |
| 5.2.3 车头间距与车头时距 |
| 5.2.4 交通流特性 |
| 5.2.5 路段通行能力 |
| 5.2.6 道路饱和度 |
| 5.3 实际路网匹配与分析 |
| 5.3.1 交通量变化趋势 |
| 5.3.2 高峰小时系数 |
| 5.3.3 交通量的方向分布 |
| 5.3.4 连续交通流特征 |
| 5.3.5 模拟路网交通量热力图 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（4）无线传感器网络数据盲校正方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 传统WSN数据校正方法 |
| 1.2.2 WSN数据盲校正方法 |
| 1.3 研究目的和主要内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 WSN数据校正技术分析 |
| 2.1 WSN数据校正技术概述 |
| 2.2 传感器数据聚类方法分析 |
| 2.2.1 基于有限混合模型的聚类方法分析 |
| 2.2.2 基于无限混合模型的聚类方法分析 |
| 2.3 传感器校正参数近似推断方法分析 |
| 2.3.1 蒙地卡罗推断方法分析 |
| 2.3.2 马尔科夫链-蒙地卡罗推断方法分析 |
| 2.4 现有方法问题及改进方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于混合状态空间模型的传感器数据盲校正 |
| 3.1 方法总体设计 |
| 3.2 混合状态空间模型 |
| 3.2.1 混合状态空间通用模型 |
| 3.2.2 基于盲校正问题的混合状态空间模型 |
| 3.3 混合状态空间模型中各个参数后验分布的推导 |
| 3.3.1 传感器聚类参数S_n(t)和Z_n(t)的后验分布 |
| 3.3.2 UT-FB算法推导观测信号参数χ_k(1:T)的后验分布 |
| 3.3.3 校正参数α_n和β_n的后验分布 |
| 3.4 针对参数后验分布的采样算法及采样结果处理 |
| 3.4.1 DMCMC采样算法 |
| 3.4.2 采样结果处理 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 仿真与验证 |
| 4.1 仿真分析 |
| 4.1.1 参数设置 |
| 4.1.2 校正参数估计结果仿真 |
| 4.1.3 均方误差仿真 |
| 4.1.4 算法收敛速度仿真 |
| 4.2 IBRL真实数据集验证分析 |
| 4.2.1 验证环境简介及参数设置 |
| 4.2.2 校正参数估计结果验证 |
| 4.2.3 均方误差验证 |
| 4.2.4 算法收敛速度验证 |
| 4.3 算法时间复杂度对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 下一步的工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（5）露天矿山生产系统可靠性优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 可靠性研究现状 |
| 1.2.2 矿山系统可靠性研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 第2章 可靠性理论基础 |
| 2.1 可靠性理论 |
| 2.1.1 系统可靠性定义 |
| 2.1.2 可靠性度量指标 |
| 2.2 马尔可夫过程 |
| 2.2.1 马尔可夫过程的基本定义 |
| 2.2.2 马尔可夫过程的一般模型 |
| 2.2.3 常见可修系统的可靠性模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 露天矿山生产系统可靠性模型分析与优化 |
| 3.1 露天矿山生产系统 |
| 3.2 穿孔和爆破作业系统可靠性模型分析 |
| 3.2.1 穿孔作业系统可靠性模型分析 |
| 3.2.2 爆破作业系统可靠性模型分析 |
| 3.3 采装-运输-破碎作业系统可靠性模型分析与优化 |
| 3.3.1 采装-运输-破碎作业系统可靠性模型分析 |
| 3.3.2 增设缓存库的采装-运输-破碎作业系统可靠性模型分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 工程实例分析 |
| 4.1 湖南某水泥公司露天矿场基本概况 |
| 4.1.1 矿区基本概况概况 |
| 4.1.2 矿山生产规模及工艺设备 |
| 4.2 矿山中穿孔和爆破作业系统可靠性分析与计算 |
| 4.3 采装-运输-破碎作业 |
| 4.3.1 采装-运输-破碎作业系统可靠性分析与计算 |
| 4.3.2 增设缓存库的采装-运输-破碎作业系统的可靠性分析与计算 |
| 4.4 矿山总的可靠性分析计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者攻读学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（6）煤矿瓦斯安全风险识别与评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 论文主要研究内容与论文结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.3.3 研究方法及技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 煤矿瓦斯安全风险因素识别研究 |
| 2.1.1 瓦斯安全风险因素识别研究进展 |
| 2.1.2 瓦斯安全风险因素识别研究评论 |
| 2.2 煤矿安全事故致因机理研究 |
| 2.2.1 风险分析方法 |
| 2.2.2 煤矿安全事故致因机理研究进展 |
| 2.3 煤矿瓦斯安全风险评价方法研究 |
| 2.3.1 煤矿瓦斯安全风险评价研究进展 |
| 2.3.2 煤矿瓦斯安全风险评价研究评论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 煤矿瓦斯安全风险机理分析 |
| 3.1 煤矿瓦斯安全风险物理机理研究 |
| 3.2 煤矿瓦斯风险事故致因机理研究 |
| 3.3 煤矿瓦斯安全风险治理研究 |
| 3.4 煤矿瓦斯安全风险治理基本问题 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 煤矿瓦斯安全风险致因因素识别 |
| 4.1 煤矿瓦斯安全风险致因因素网络模型构建 |
| 4.1.1 煤矿瓦斯安全风险致因因素网络模型构建 |
| 4.1.2 瓦斯安全事故致因网络模型分析 |
| 4.2 煤矿瓦斯安全风险致因因素的关联规则挖掘 |
| 4.2.1 关联规则挖掘相关理论 |
| 4.2.2 Apriori算法的挖掘流程 |
| 4.2.3 煤矿瓦斯安全风险致因关联规则挖掘 |
| 4.2.4 基于社会网络的煤矿瓦斯安全风险致因关联规则挖掘模型 |
| 4.3 煤矿瓦斯安全风险评价指标体系 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于马尔科夫链模型的煤矿瓦斯安全风险度预测研究 |
| 5.1 煤矿瓦斯灾害分级及风险度评价规则定义 |
| 5.2 马尔科夫链模型的建立 |
| 5.2.1 马尔科夫链模型应用于煤矿瓦斯灾害预估的可行性研究 |
| 5.2.2 马尔科夫链理论简介及应用 |
| 5.2.3 马尔科夫链模型状态转移概率矩阵求解方法确定 |
| 5.2.4 状态转移概率矩阵求解与修正 |
| 5.3 基于马尔科夫链的煤矿瓦斯灾害预测 |
| 5.3.1 我国煤矿瓦斯灾害综述 |
| 5.3.2 基于马尔科夫链的煤与瓦斯突出概率预测 |
| 5.4 基于马尔科夫链的煤与瓦斯突出风险度预测分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于IWPA-BP神经网络的煤矿瓦斯安全风险评价 |
| 6.1 神经网络用于煤矿瓦斯安全风险评价的可行性 |
| 6.1.1 传统安全评价方法存在的缺点 |
| 6.1.2 神经网络的特点 |
| 6.1.3 BP神经网络用于煤矿瓦斯安全风险评价的可行性 |
| 6.2 算法的优选 |
| 6.3 改进狼群算法优化BP神经网络 |
| 6.3.1 基于信念学习模型改进WPA |
| 6.3.2 IWPA优化BP神经网络 |
| 6.4 IWPA-BP神经网络模型拟合函数验证 |
| 6.5 基于IWPA-BP神经网络模型瓦斯风险评价 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 煤矿瓦斯安全风险度预测与安全评价模型的实证分析 |
| 7.1 李雅庄煤矿概况 |
| 7.1.1 矿井位置与交通 |
| 7.1.2 瓦斯涌出情况 |
| 7.1.3 矿井开拓开采情况 |
| 7.1.4 矿井通风系统现状 |
| 7.2 组合模型在李雅庄煤矿瓦斯灾害评价中的应用 |
| 7.2.1 样本的采集与处理 |
| 7.2.2 IWPA-BP模型训练及结果分析 |
| 7.2.3 马尔科夫链模型训练及结果分析 |
| 7.3 李雅庄煤矿瓦斯安全风险治理技术 |
| 7.4 李雅庄煤矿瓦斯风险改进措施实践检验 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 主要结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）湿气管道内腐蚀寿命预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 内腐蚀研究现状 |
| 1.2.1 多相流内腐蚀问题 |
| 1.2.2 统计法研究管道可靠性 |
| 1.3 研究内容及思路 |
| 第2章 管线中腐蚀类型及防腐蚀介绍 |
| 2.1 管道腐蚀产生的原因 |
| 2.2 外部腐蚀 |
| 2.2.1 影响外部腐蚀的因素 |
| 2.2.2 预防外部腐蚀的方法 |
| 2.2.3 外部腐蚀的监测技术 |
| 2.3 内部腐蚀 |
| 2.3.1 介绍 |
| 2.3.2 内部腐蚀分类 |
| 2.3.3 预防内腐蚀的方法 |
| 2.4 环境致裂 |
| 2.5 腐蚀速率预测模型 |
| 2.5.1 经验模型 |
| 2.5.2 半经验模型 |
| 2.5.3 机理模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 多相流内腐蚀速率计算 |
| 3.1 干气管道与湿气管道 |
| 3.2 管道的含水量计算模型 |
| 3.3 管道的两相流计算模型 |
| 3.4 案例分析 |
| 3.4.1 倾角对多相流管道内腐蚀影响分析 |
| 3.4.2 操作条件对多相流管道内腐蚀影响分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 湿气管道点蚀失效概率的估算 |
| 4.1 马尔可夫链蒙特卡洛法 |
| 4.1.1 贝叶斯理论 |
| 4.1.2 马尔可夫链蒙特卡洛法背景与理论 |
| 4.1.3 收敛的判断 |
| 4.2 与时间有关的腐蚀增长模型 |
| 4.3 与时间有关的多缺陷管道可靠性评估 |
| 4.3.1 单个缺陷的极限状态方程 |
| 4.3.2 系统可靠性评估 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.4.1 缺陷深度的增长模型 |
| 4.4.2 缺陷可靠性的计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）隧道下穿建筑群爆破振动控制置信度研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 下穿建筑群隧道爆破控制研究 |
| 1.2.2 统计模型及置信分析在爆破工程中的应用 |
| 1.2.3 神经网络在工程中的应用 |
| 1.3 本文内容 |
| 2 爆破振动规律研究 |
| 2.1 爆破地震效应及爆破应力波 |
| 2.1.1 爆破地震效应及其研究 |
| 2.1.2 爆炸应力波及其传播 |
| 2.2 爆破振动规律研究现状 |
| 2.2.1 爆破振动强度的衡量 |
| 2.2.2 爆破振动衰减规律的研究 |
| 2.3 爆破振动安全评价标准 |
| 2.3.1 国外爆破振动安全判据 |
| 2.3.2 国内爆破振动安全判据 |
| 3 分析预测模型建立 |
| 3.1 贝叶斯理论概述 |
| 3.2 马尔可夫蒙特卡罗方法 |
| 3.2.1 蒙特卡罗积分 |
| 3.2.2 马尔可夫链 |
| 3.2.3 马尔可夫蒙特卡罗方法 |
| 3.3 四种分析预测模型 |
| 3.3.1 基于最小二乘法模型 |
| 3.3.2 基于t分布模型 |
| 3.3.3 基于直接(矩阵)计算 |
| 3.3.4 基于贝叶斯理论模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 工程实例研究与分析 |
| 4.1 工程简介 |
| 4.1.1 工程概况 |
| 4.1.2 爆破方案 |
| 4.2 爆破振动监测 |
| 4.3 数据统计分析 |
| 4.3.1 监测数据预处理 |
| 4.3.2 模型研究分析 |
| 4.3.3 一些讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 BP神经网络预测及置信分析 |
| 5.1 BP神经网络概述 |
| 5.2 爆破振速预测BP神经网络 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）马尔可夫链理论在滑坡预警中的应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 边坡预警研究现状 |
| 1.2.2 马尔可夫链理论应用研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 2 基于马尔可夫链理论的滑坡预警方法研究 |
| 2.1 马尔可夫链理论简介 |
| 2.1.1 随机过程的定义和分类 |
| 2.1.2 马尔可夫过程的定义和性质 |
| 2.1.3 马尔可夫预测方法 |
| 2.1.4 加权马尔可夫预测方法 |
| 2.2 基于马尔可夫链理论的滑坡判据研究 |
| 2.2.1 滑坡过程中的位移演化特征分析 |
| 2.2.2 基于马尔可夫链理论的滑坡判据描述 |
| 2.3 常用的数据状态划分方法简介 |
| 2.3.1 基于聚类分析法的数据状态划分方法 |
| 2.3.2 基于均值-标准差法的数据状态划分方法 |
| 2.4 滑坡预警模型的评价标准研究 |
| 2.4.1 及时性标准 |
| 2.4.2 抗干扰性标准 |
| 2.4.3 可信度标准 |
| 2.5 小结 |
| 3 基于系统聚类的加权马尔可夫模型在滑坡预警中的应用 |
| 3.1 典型滑坡监测数据收集 |
| 3.2 加权马尔可夫预测及预警过程描述 |
| 3.2.1 数据标准化处理 |
| 3.2.2 数据状态划分 |
| 3.2.3 加权马尔可夫链预测过程 |
| 3.2.4 动态加权马尔可夫链预测过程与滑坡预警结果 |
| 3.3 马尔可夫预警模型优化 |
| 3.3.1 预警效果检验与分析 |
| 3.3.2 预警标准的修正 |
| 3.3.3 最优样本容量的确定 |
| 3.3.4 最优模型参数下的预警效果 |
| 3.4 小结 |
| 4 基于均值-标准差的加权马尔可夫模型在滑坡预警中的应用 |
| 4.1 加权马尔可夫预测及预警过程描述 |
| 4.1.1 数据来源及参数说明 |
| 4.1.2 数据状态划分 |
| 4.1.3 加权马尔可夫链预测过程 |
| 4.1.4 动态加权马尔可夫链预测过程及滑坡预警结果 |
| 4.2 预警模型优化 |
| 4.2.1 模型参数确定 |
| 4.2.2 最优模型参数下的预警效果 |
| 4.2.3 基于不同分类方法的马尔可夫预警模型预警效果比较 |
| 4.3 小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学术论文数据集 |
（10）油气集输管道剩余寿命预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 绪论 |
| 1.1 研究的背景 |
| 1.2 研究的目的及意义 |
| 1.3 埋地管道腐蚀分析 |
| 1.3.1 埋地油气管道腐蚀类型 |
| 1.3.2 埋地油气管道腐蚀因素分析 |
| 1.4 国内外研究概况 |
| 1.4.1 概率统计方法 |
| 1.4.2 马尔可夫链理论 |
| 1.4.3 结构可靠度分析法 |
| 1.4.4 剩余强度理论 |
| 1.4.5 有限元分析 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 2. 腐蚀剩余寿命预测数据分析方法 |
| 2.1 腐蚀尺寸的确定 |
| 2.1.1 腐蚀长度的确定 |
| 2.1.2 腐蚀深度的确定 |
| 2.1.3 腐蚀面积的确定 |
| 2.2 腐蚀速率的确定 |
| 2.2.1 土壤埋片法 |
| 2.2.2 室内挂片法 |
| 2.2.3 灰色模型理论 |
| 3. 埋地油气管道剩余寿命预测分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 剩余寿命预测程序 |
| 3.3 剩余寿命预测方法概述 |
| 3.4 寿命预测时应注意的几点问题 |
| 4. 埋地腐蚀管道剩余寿命预测方法 |
| 4.1 基于极值统计方法的管道剩余寿命预测 |
| 4.1.1 极值分布及极值统计原理 |
| 4.1.2 最大腐蚀深度预测 |
| 4.1.3 应用实例 |
| 4.2 基于马尔可夫随机理论的管道剩余寿命预测 |
| 4.2.1 马尔可夫原理 |
| 4.2.2 转移概率矩阵的求解方法 |
| 4.2.3 建立预测模型 |
| 4.2.4 应用实例 |
| 4.3 基于可靠性理论的管道剩余寿命预测 |
| 4.3.1 可靠性分析原理 |
| 4.3.2 蒙特卡洛法原理 |
| 4.3.3 管道失效概率计算 |
| 4.3.4 应用实例 |
| 4.4 基于剩余强度公式的管道剩余寿命预测 |
| 4.4.1 剩余强度公式 |
| 4.4.2 强度公式适用情况分析 |
| 4.4.3 管道内压计算 |
| 4.4.4 最小允许壁厚分析 |
| 4.4.5 应用实例 |
| 4.5 本章小结 |
| 5. 结论 |
| 符号说明 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表和参与写作的论文目录 |
四、马尔可夫链在爆破网路分析中的应用（论文参考文献）
- [1]基于贝叶斯攻击图和马尔可夫过程的网络攻击防御分析[D]. 杨旭. 哈尔滨理工大学, 2021(09)
- [2]山岭隧道钻爆法施工坍塌风险及围岩稳定性评价研究[D]. 孙景来. 北京交通大学, 2019(01)
- [3]基于深度学习的路网短时交通流分析与预测研究[D]. 尹杨. 西安邮电大学, 2019(09)
- [4]无线传感器网络数据盲校正方法研究[D]. 高兴. 重庆邮电大学, 2019(02)
- [5]露天矿山生产系统可靠性优化研究[D]. 郭睿. 南华大学, 2019(01)
- [6]煤矿瓦斯安全风险识别与评价研究[D]. 申琢. 中国矿业大学(北京), 2019(08)
- [7]湿气管道内腐蚀寿命预测[D]. 徐方玲. 中国石油大学(北京), 2018(01)
- [8]隧道下穿建筑群爆破振动控制置信度研究[D]. 丁啸宇. 北京交通大学, 2017(01)
- [9]马尔可夫链理论在滑坡预警中的应用研究[D]. 王前领. 辽宁工程技术大学, 2016(05)
- [10]油气集输管道剩余寿命预测研究[D]. 陈兆雄. 辽宁石油化工大学, 2014(02)