35、复杂系统建模与网络选择算法研究

复杂系统建模与网络选择算法研究

在工业领域，复杂能源系统的性能监测与退化诊断以及异构网络中多模式终端的网络选择，一直是备受关注的重要问题。传统方法在处理这些问题时存在一定的局限性，而贝叶斯网络模型和基于流量的网络选择算法为解决这些问题提供了新的思路和方法。

贝叶斯网络在复杂能源系统中的应用

在大型复杂工业过程中，系统性能监测和退化诊断是一个永恒的话题。传统的工业过程监测系统往往依赖简单的信号阈值触发警报，难以诊断警报的根本原因。传统基于热力学模型的方法在定义参考状态空间和量化操作偏差方面存在困难。

贝叶斯定理是贝叶斯网络的基础，其公式为：$P(H|e)=\frac{P(H) \cdot P(e|H)}{P(e)}$ ，其中 $P(H|e)$ 是给定证据 $e$ 时假设 $H$ 的条件概率（后验概率），$P(H)$ 是假设 $H$ 的先验概率，$P(e|H)$ 是假设 $H$ 为真时证据 $e$ 出现的概率。

贝叶斯网络（BN）是一种由节点和弧组成的图形结构（有向无环图），每个节点对应现实世界的一个实体（变量），每条链接提供变量之间的依赖关系信息。它为建模和评估不确定性提供了灵活的结构，推理过程可以在贝叶斯网络上向任何方向传播信息，如预测、溯因和解释消除。

在构建复杂能源系统的贝叶斯网络模型时，需要考虑以下几个方面：
- 传感器指标 ：在概率模型中，过程传感器读数用作证据或实例化。传感器的选择基于过程热力学基础和过程工程专家的建议，对典型工况（如额定工况附近）进行研究，并对连续变量进行离散化处理。
- 训练数据来源 ：训练数据来自过程的实时数据库，