研究人员开发了一个新的贝叶斯物理信息神经网络（B-PINN）框架，旨在改进预测与健康管理（PHM）中的不确定性量化。这种新颖的方法联合建模了认知不确定性和偶然不确定性，为估算绝缘材料老化等应用提供了更全面的预测后验。该框架在变压器绝缘老化方面进行了评估，并通过热模型和现场测量进行了验证，与现有的确定性 PINN 和贝叶斯 PINN 变体相比，展示了更高的准确性和校准度。 AI
影响 这项研究可能有助于提高关键基础设施资产管理中风险评估和决策的可靠性。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新研究方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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