在找到调整对象之后，要进行合理调整面临的主要问题为计算调整量。Bayesian推理运用节点的后验概率表示目标状态出现的概率大小，本文利用该优点来表征调整对象的所有可能状态，后验概率最大者即为目标状态，将其与用户当前状态取差值，即可得到调整用户的准确调整量。以转炉煤气系统为例，将<煤气柜>表示为V，用户<1#合成>、<2#合成〉、<低压锅炉>、<电厂总和>分别表示为5,、53和5。
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