统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|ENGG2100
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贝叶斯网络(BN)是一种表示不确定领域知识的概率图形模型,其中每个节点对应一个随机变量,每条边代表相应随机变量的条件概率。
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统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Drift-Off
Drift-off is an event normally caused by loss of power, malfunction in the power system, engine breakdown, or mechanical and human errors. When the DP system can no longer hold the position, the increasing offset of the drilling vessel due to wind, wave, and current will cause large horizontal force and bending moment to the subsea wellhead by drilling riser system, and the ED must be activated to avoid possible accident. If the ED operations cannot be completed successfully in $60 \mathrm{~s}$ at most, it may damage the wellhead or break the riser joints. Once the integrity of the well is damaged, the blowout accident will occur inevitably. According to the existing literature, it has been stated that the occurrence probability of drift-off event is $2 \times 10^{-3}$ per year [17].
Establishing alert offsets for the ED of the vessel-connected riser system through drift-off analysis is used to determine the point of disconnect. Generally, the alert offsets settings are as follows: green region-drilling normally; yellow region-stop drilling and make the preparation for ED while the riser is in the “connected nondrilling mode”; red region-the ED is initiated automatically (it can also be initiated manually in advance) and must be completed before reaching the blue region; blue region-the suspended riser column is in survival mode [18].
A drive-off is much the same as a drift-off, but it comes from a malfunction in the DP system causing the rig to drive off from its location. This is a very critical event due to the higher velocity of the vessel, and it provides a short available time to activate the ED before the horizontal offset gets too large. The occurrence probability of drive-off event is $1.6 \times 10^{-5}$ per DP hour $[19,20]$.
统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Failure Probability Analysis Technology
ESD is a graphical method for visualizing the sequence of related events. As an effective risk assessment method, ESD has been used in many different fields [23]. The first ESD framework was proposed for risk modeling by NASA in the Cassini space program, and since then it has been employed widely by different researchers [24]. Wu [25] built an ESD model for the driving pump of a spaceship cooling circuit with an initiating event “power failure,” and analyzed the related accidents. Zhou et al. [23] applied ESD to evaluate emergency response actions during fireinduced domino effects. To assess the ED failure probability in the present study, ESD was defined based on the work of Swaminathan and Smidts [26].
$$
\mathrm{ESD}=\left(E, C_{\mathrm{d}}, G, \operatorname{Pr}\right)
$$
where $E$ refers to the events which implies any changes from one state to another. Any observable physical phenomenon the analyst chooses to represent in an ESD would be considered as an event. These events could be time-distributed events, demand-based events, non-quantifiable events, or end states. In the present work, events were divided into three categories: (1) “initial event”, being the beginning event of an ESD, and starting the potential event sequence; (2) “comment event”, describing the development of an event sequence, and (3) “termination event”, indicating the termination of the ESD. The symbols used to represent such events and brief definitions are given in Table $1 .$
$C_d$ indicatess conditions which reepresesent the ruless controlling the devèlopment of an event sequence into different branches. The event sequence will develop in different directions depending on whether the conditions are satisfied or not.
$G$ represents the logic gates, indicating the logical relationships among events. The basic gates are the AND gate and the OR gate, which can be further divided into four types according to event relationships, i.e., output AND gate, input AND gate, output OR gate, and input OR gate. These gates can be used to represent various situations like concurrent processes, synchronization processes, and multiple mutually exclusive outcomes. Especially, for the output $\mathrm{OR}$ gates, since the outcomes are mutually exclusive, only one of the many possible outcomes will occur. Figure 1 shows an example of an output OR gate. After the occurrence of Event 1, there are three possible scenarios. If $P 2, P 3$, and $P 4$ are the probabilities of occurrence of the three events, respectively, then their summation is equal to 1.Pr is a set of process parameters, which reflect the states of the system. For example, the abovementioned occurrence probabilities of the three events are the process parameters, which will influence the evolution of the accident and eventually the probabilities of the termination events (end states).

贝叶斯网络代考
统计代写|贝叶斯网络代写贝叶斯网络代考|漂移
漂移通常是由动力丧失、动力系统故障、发动机故障或机械和人为错误引起的事件。当DP系统不能再保持位置时,钻井船由于风、浪、流等因素引起的偏移增大,会通过钻井隔水管系统对海底井口产生较大的水平力和弯矩,必须启动ED,以避免可能发生的事故。如果ED作业最多不能在$60 \mathrm{~s}$成功完成,可能会损坏井口或破坏立管接头。一旦油井的完整性受到破坏,就不可避免地会发生井喷事故。根据已有文献,漂移事件发生概率为$2 \times 10^{-3}$ /年[17].
通过漂移分析建立隔水管系统ED的报警偏移量,以确定断开点。一般情况下,报警偏移量设置为:绿色区域-正常钻进;黄色区域,立管处于“连接非钻井模式”时,停止钻井,做好ED准备;红色区域——ED是自动启动的(也可以提前手动启动),必须在到达蓝色区域之前完成;蓝色区域-悬浮立管柱生存模式[18].
驱离与漂移非常相似,但它是由DP系统的故障引起的,导致钻机从其位置驱离。这是一个非常关键的事件,因为容器的速度较高,在水平偏移太大之前,它提供了很短的可用时间来激活ED。驱车事件发生概率为$1.6 \times 10^{-5}$ / DP小时$[19,20]$ .
统计代写|贝叶斯网络代写贝叶斯网络代考|故障概率分析技术
ESD是一种可视化相关事件序列的图形化方法。作为一种有效的风险评估方法,ESD已经应用于许多不同的领域。第一个ESD框架是由NASA在卡西尼太空计划中为风险建模提出的,从那时起它就被不同的研究人员广泛采用。Wu[25]建立了飞船冷却回路驱动泵的ESD模型,并对其启动事件“断电”进行了分析。Zhou等人[23]应用ESD评估火灾诱发骨牌效应期间的应急响应行动。为了评估本研究中ED失败的概率,基于Swaminathan和Smidts[26]的工作定义了ESD。
$$
\mathrm{ESD}=\left(E, C_{\mathrm{d}}, G, \operatorname{Pr}\right)
$$
,其中$E$表示从一个状态到另一个状态的任何变化。分析师选择在ESD中表示的任何可观察到的物理现象都将被视为一个事件。这些事件可以是时间分布的事件、基于需求的事件、不可量化的事件或最终状态。在本文中,将事件分为三类:(1)“初始事件”,作为ESD的开始事件,并开始潜在事件序列;(2)“注释事件”,描述事件序列的发展,以及(3)”终止事件”,表示ESD的终止。表$1 .$中给出了用于表示此类事件的符号和简要定义,
$C_d$表示控制事件序列devèlopment到不同分支的规则条件。根据条件是否满足,事件序列将向不同的方向发展。
$G$表示逻辑门,表示事件之间的逻辑关系。基本门是与门和或门,根据事件关系可进一步分为四种类型,即输出与门、输入与门、输出或门和输入或门。这些门可以用来表示各种情况,比如并发过程、同步过程和多个互斥的结果。特别是对于输出$\mathrm{OR}$门,由于结果是互斥的,所以只会出现许多可能结果中的一个。图1显示了输出或门的示例。事件1发生后,有三种可能的场景。如果$P 2, P 3$和$P 4$分别是这三个事件发生的概率,那么它们的和等于1。Pr是反映系统状态的一组工艺参数。例如,上述三个事件的发生概率是过程参数,它将影响事故的演变,最终影响终止事件(结束状态)的概率。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。
有限元方法代写
有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。