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一种基于词频统计的土石坝溃坝风险贝叶斯模型分析方法 

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申请/专利权人:水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院;内蒙古引绰济辽供水有限责任公司

摘要:本发明公开了一种基于词频统计的土石坝溃坝风险贝叶斯模型分析方法,该方法通过梳理历史典型案例中的主要风险事件绘制因果回路图;对因果回路图进行修剪,确定贝叶斯模型和变量的先验概率;采用词频统计方法统计风险事件共现概率并确定贝叶斯模型条件概率参数;根据已知溃坝信息更新贝叶斯模型,分析溃坝原因并还原溃坝路径。本发明针对土石坝建设运行期间风险的复杂多源性及不确定性,通过词频统计方法挖掘溃坝历史案例中的有益信息,为构建土石坝溃坝风险的贝叶斯模型提供了可靠依据,可作为土石坝溃坝风险分析的一种新途径。

主权项:1.一种基于词频统计的土石坝溃坝风险贝叶斯模型分析方法,其特征在于,包括:S1、梳理土石坝溃坝或出险典型案例中的风险事件并绘制因果回路图;S2、对因果回路图进行修剪,确定贝叶斯模型和变量的先验概率;S3、采用词频统计方法统计变量共现概率,结合步骤S2中先验概率确定贝叶斯模型条件概率参数,将条件概率参数输入,得到最终的贝叶斯模型;具体内容为:S301、根据贝叶斯模型中的变量,对历史溃坝数据进行词频统计,统计两两风险事件关键词在溃坝数据库中的共现次数;S302、根据统计结果建立共现矩阵并计算两个风险事件间的关联度,具体公式如下: 其中,Rij表示两个风险事件间的关联度,Sij表示风险事件i和j的Salton指数,Γi、Γj分别表示风险事件i和j在同一份语言资料中各自出现的频次,Γi∩Γj表示风险事件i和j在同一份语言资料中共同出现的频次;S303、条件概率的计算公式如下: 其中,PAi,B表示事件Ai和B的共现概率,用关联度Rij表示;PAi表示事件先验概率;PB|Ai表示事件Ai发生的情况下事件B发生的概率;S4、根据已知溃坝信息更新贝叶斯模型,分析溃坝原因并还原溃坝路径。

全文数据:

权利要求:

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