基于贝叶斯网络的配电网可靠性评估
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第2-5页 |
| 第一章 绪论 | 第5-8页 |
| ·课题的提出及意义 | 第5页 |
| ·配电网可靠性评估的研究现状 | 第5-7页 |
| ·本文主要工作 | 第7-8页 |
| 第二章 贝叶斯预测 | 第8-14页 |
| ·贝叶斯统计的历史简述 | 第8页 |
| ·贝叶斯统计预测 | 第8-11页 |
| ·后验分布的计算 | 第8-10页 |
| ·共轭先验分布及超参数 | 第10-11页 |
| ·贝叶斯点估计与区间估计 | 第11-12页 |
| ·贝叶斯点估计 | 第11-12页 |
| ·贝叶斯区间估计 | 第12页 |
| ·贝叶斯预测的特点 | 第12-14页 |
| 第三章 配电系统可靠性原始参数的贝叶斯预测模型 | 第14-20页 |
| ·配电系统可靠性原始参数概述 | 第14页 |
| ·贝叶斯预测模型 | 第14-17页 |
| ·理论基础 | 第14-16页 |
| ·实现模型 | 第16页 |
| ·Bayes方法的相容性检验 | 第16-17页 |
| ·对先验信息的进一步讨论 | 第17-19页 |
| ·先验信息对后验点估计的影响 | 第17-18页 |
| ·先验信息对置信区间的影响 | 第18-19页 |
| ·贝叶斯参数预测的意义 | 第19-20页 |
| 第四章 贝叶斯网络 | 第20-31页 |
| ·图模型与贝叶斯网络 | 第20-21页 |
| ·贝叶斯网络的推理技术 | 第21-22页 |
| ·贝叶斯概率 | 第21-22页 |
| ·全概率公式与贝叶斯公式 | 第22页 |
| ·贝叶斯网络的双向推理技术 | 第22页 |
| ·贝叶斯网络的参数学习模型 | 第22-26页 |
| ·单变量的参数学习 | 第23-25页 |
| ·多变量的参数学习 | 第25-26页 |
| ·贝叶斯网络的结构学习模型 | 第26-28页 |
| ·贝叶斯网络的主要应用与特点 | 第28-31页 |
| 第五章 配电网可靠性评估中的贝叶斯网络模型 | 第31-40页 |
| ·配电网评估算法概述 | 第31-32页 |
| ·故障树分析法与贝叶斯网络 | 第32-34页 |
| ·故障树分析法 | 第32-33页 |
| ·贝叶斯网络的推理模型 | 第33-34页 |
| ·简单配电网可靠性评估的贝叶斯网络模型 | 第34-37页 |
| ·复杂配电网可靠性评估的贝叶斯网络模型 | 第37-40页 |
| 第六章 配电网可靠性评估软件 | 第40-47页 |
| ·软件的总体结构与功能 | 第40-41页 |
| ·总体结构 | 第40页 |
| ·可靠性评估软件的功能 | 第40-41页 |
| ·软件的主要设计思路 | 第41页 |
| ·评估算法 | 第41-44页 |
| ·算法原理 | 第42-43页 |
| ·算法实现 | 第43-44页 |
| ·图形化数据管理系统 | 第44-47页 |
| ·图形化数据管理系统的组成 | 第44-46页 |
| ·对象的管理及数据库技术 | 第46-47页 |
| 第七章 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第52页 |
