楼主: 博公
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[有偿编程] 有winbugs的高手,帮忙看看这个文献,感激不尽 [推广有奖]

11
epoh 发表于 2011-12-23 22:47:46
博公 发表于 2011-12-22 20:34
嗯,是遇到高手了
hydro.rar (need pw)
    hydro.rar (724 Bytes)

12
epoh 发表于 2011-12-26 15:31:18
博公 发表于 2011-12-22 20:34
嗯,是遇到高手了
Flange部分
bug code同hydro.bug

13
博公 发表于 2011-12-26 17:14:58
epoh 发表于 2011-12-26 15:31
Flange部分
bug code同hydro.bug
数据及init部分修改如下:
老师,您好,我重复您的过程,怎么结果差别那么大呢,我没用R,而是参照别的文献用的S-plus的数据格式,如下所示:

list(FLA = c(0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100),
      LF = c(4.70E-06, 3.20E-05, 4.30E-05, 8.76E-05, 1.20E-04, 1.70E-04, 8.76E-04, 1.00E-03, 2.60E-03, 2.63E-02, 3.60E-07,
      1.10E-06, 3.50E-07, 8.76E-07, 8.76E-06, 1.70E-05, 1.00E-04), N = 17)
      list(alpha1 = 25, alpha2 = -40)
这么用难道是不对的?

另外,文献中Table 4-2中的结果,是通过软件直接计算出来的吗,还是软件算出来alpha1等参数后再代入方程4.3后计算得到的?
如果是软件直接算出来的,我们想要的结果只有5个(very small, Minor, Medium, Major, Rupture),而您提供的结果含有多个,例如muLF,muLF是不是 Generic Leak Frequencies 里边的Mean?

在文献中第30页,Table 4-2前边有一段话,

First, the means and standard deviations of the leak rates from these
different sources were determined for each component. This data was then used to
generate the parameters of the prior distributions for each component.

是不是先要求出每一种组分如compressor的均值,如,Small leak情况下,(0.002+0.00263+0.027)/3=0.010543
同理,Rupture 情况下的均值,(0.000002+ 0.000011+0.0000876)/3=3.35333E-5
然后data可不可以用这种方式
list(FLA = c(0.01, 0.1, 1, 10, 100),
          LF = c(NA, NA, 0.010543, NA, 3.35333E-5), N = 5)
          list(alpha1 = 5.1, alpha2 = -11.8)
我这样的思路是没有算出结果来的,系统提示说,
multiple definitions of node LFlog[1]

是这种data方式不对,还是别的原因?有些问题可能问的比较业余,谨为您提供一点思路上的参考吧,谢谢!

14
epoh 发表于 2011-12-26 19:43:04
博公 发表于 2011-12-26 17:14
老师,您好,我重复您的过程,怎么结果差别那么大呢,我没用R,而是参照别的文献用的S-plus的数据格式,如 ...
你的数据格式是对的,
你应该已发觉FLANGE
muLF[1]~ muLF[10],结果是一样的        --very small
muLF[11]~ muLF[17],结果是一样的        --Rupture

15
博公 发表于 2011-12-27 09:05:02
老师,您好,我忽然发现了一个错误,data中,
#Data
FLA = c(0.01, 0.01, 0.01, 100,100,100)
LF = c(0.002, 0.00263, 0.027, 0.000002, 0.000011, 0.0000876)
0.01是verysmall的泄漏,
而附录C-1是small leak,在附录C-1前边一页也有说明,
所以上述数据格式应该是:
#Data
FLA = c(1, 1, 1, 100,100,100)
LF = c(0.002, 0.00263, 0.027, 0.000002, 0.000011, 0.0000876)

麻烦您再看一下

16
epoh 发表于 2011-12-27 09:44:02
博公 发表于 2011-12-27 09:05
老师,您好,我忽然发现了一个错误,data中,
#Data
FLA = c(0.01, 0.01, 0.01, 100,100,100)
这个错误一开始我就发现了
尤其是在pipes部分
Large Leak 几乎都是20% of flow area
跟定义Large Leak = Major- Leak area is 10% of total flow area
完全不符
我想可能是真实数据难以取得的关系.
不仅如此,即使同样是Small Leak
彼此的差异更大,5.00E-07 ~  8.01E-04,
我都不知作者是如何归类的

17
博公 发表于 2011-12-27 10:21:39
epoh 发表于 2011-12-27 09:44
这个错误一开始我就发现了
尤其是在pipes部分
Large Leak 几乎都是20% of flow area
老师,您好,您说的确实是一个问题,但不是我说的意思,我们可以先撇开您说的作者的归类问题,只是按作者归好的类来重复。

在第105页(文献实际页码),也即附录C第一页,对五种泄漏做了定义,
Small leak =1%
Large leak =10%
Rupture =100%
而且作者也说,Very small 和Minor (no generic data was available for this size leak)确实是没有数据的(不管对哪一种component)

而您给我发过来的data里边,如compressor里边small leak 应该是1(rupture是100的话),我指的是这个数据咱们是不是代错了?

我又仔细看了一遍文献,应该是没有别的可以用的数据了,Very small和Minor的 generic leak frequency应该就是在现有数据的基础上算出来的,在附录C的第一页,已经明确说了。

麻烦老师再看看

18
epoh 发表于 2011-12-27 10:49:49
博公 发表于 2011-12-27 10:21
老师,您好,您说的确实是一个问题,但不是我说的意思,我们可以先撇开您说的作者的归类问题,只是按作者 ...
你说的问题
就compressor而言只要更改initia values

19
epoh 发表于 2011-12-27 11:05:06
博公 发表于 2011-12-27 10:21
老师,您好,您说的确实是一个问题,但不是我说的意思,我们可以先撇开您说的作者的归类问题,只是按作者 ...
Flanges:
#####
Inference for Bugs model at "flange.bug", fit using WinBUGS,
1 chains, each with 30000 iterations (first 20000 discarded)
n.sims = 10000 iterations saved
               mean       sd       2.5%        25%        50%        75%      97.5%
alpha1    -2.048575 0.344335  -2.692000  -2.267000  -1.998000  -1.825000  -1.493000
alpha2    -1.820359 0.500843  -2.921025  -2.088000  -1.794000  -1.415000  -0.990685

20
epoh 发表于 2011-12-27 13:37:34
博公 发表于 2011-12-27 10:21
老师,您好,您说的确实是一个问题,但不是我说的意思,我们可以先撇开您说的作者的归类问题,只是按作者 ...
Pipes:
#########
Inference for Bugs model at "pipe.bug", fit using WinBUGS,
1 chains, each with 30000 iterations (first 20000 discarded)
n.sims = 10000 iterations saved
               mean        sd       2.5%        25%        50%        75%      97.5%
alpha1    -4.382871  0.404789  -5.180000  -4.656000  -4.259000  -4.037000  -3.846000
alpha2    -0.868040  0.356847  -1.424000  -1.152000  -0.952800  -0.543900  -0.144988

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