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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
为快速实现对战场态势的精确估计,提出了参数在线学习的动态贝叶斯网络方法:在基于专家知识确定的动态贝叶斯网络结构模型基础上,用前向递归方法对网络模型的参数进行估计.针对战场态势模型的观测值具有小样本的特性,以狄利克雷分布作为样本的先验分布,采用矩估计法对先验分布的超参数进行估计,以该先验分布的等价样本与观测值实现对网络参数的学习和对战场态势的估计.仿真实验结果表明,应用该方法实现态势估计具有较高的实时性和准确性.  相似文献   

2.
确定岩体力学参数先验分布的随机加权Bayes方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
岩体力学参数在进行Bayes法统计时必须利用先验分布,但经常出现先验信息少而不能确定先验分布的情况.为了解决小样本条件下先验分布确定的问题,采用随机加权重采样技术,产生岩体力学参数再生样本来模拟先验信息的总体分布,从而获得岩体力学参数先验信息统计分布的均值与方差,将其与当前样本分布信息代入贝叶斯公式,从而实现了对岩体力学参数后验分布的确定.仿真算例证明,这种方法在进行岩体力学参数估计时比经典参数估计方法有更高的精确性.  相似文献   

3.
多方程线性模型系统的贝叶斯预报分析是贝叶斯线性模型理论的重要组成部分.作者利用模型系统的统计结构,证明了矩阵正态Wishart分布为模型参数的共轭先验分布. 利用贝叶斯定理,作者根据模型的样本似然函数和参数的先验分布推得了参数的后验分布,然后从数学上严格推断了模型的预报分布密度函数,证明了模型预报分布为矩阵t分布. 研究表明由于参数先验分布的作用,样本的预报分布与其原统计分布有着本质性差异,前者服从矩阵正态分布,而后者服从矩阵t分布.  相似文献   

4.
先验分布的确定问题是贝叶斯统计学首要的基本问题。根据统计推断所利用的3种信息(先验、总体、样本信息)的不同应用,对常用的先验确定方法进行了一定的分类整理,并提炼了数据控制下的先验这一概念,以区别无信息先验和非主观先验概念。  相似文献   

5.
利用贝叶斯方法对既有结构当前的抗力标准值进行推断,原理是假定无信息先验分布,并用样本信息修正先验信息,然后进行统计推断得到后验信息.文章提出了变异系数未知和已知情况下抗力标准值的贝叶斯推断公式,并予以验证.  相似文献   

6.
岩土力学参数Bayes统计推断存在验前和后验样本信息问题.在解决工程问题时,先验与后验分布信息的获取是靠样本容量的大小确定,而获取样本信息是要付出工程费用的.为了探讨岩土参数Bayes法推断中先验与后验样本的取值大小,采用贝叶斯推断简化方法,通过对某工程的岩土力学参数分析,得到先验样本数为30~35个和后验样本数不少于4个时,计算出的统计参数均值与方差的误差最小.本文的研究为岩土工程力学参数概率统计样本大小的确定提供了参考.  相似文献   

7.
为研究大学生共享单车出行行为,以福州市大学城各高校学生为研究对象,利用问卷调查采集各年级学生共享单车出行数据.首先,基于所获得的数据计算各节点的互信息值,假设贝叶斯网络参数服从Dirichlet分布,采用K2算法进行贝叶斯网络结构学习,利用贝叶斯估计法进行贝叶斯网络的参数学习,从而构建大学生共享单车出行行为的贝叶斯网络.然后,利用所构建的网络进行共享单车出行方式预测,计算该模型的预测值与实际值的误差,分析模型的精度,且与常用的Logit模型预测结果进行比较.最后,在所构建的网络模型基础上,应用联合树引擎分析是否拥有私人交通工具、出行距离等影响因素对大学生共享单车出行行为的影响.分析结果表明,贝叶斯网络学习精度较高,比Logit模型预测结果更有效.  相似文献   

8.
指出多重线性模型系统的贝叶斯预报分析是贝叶斯线性模型理论的重要组成部分.通过模型系统的统计结构,证明了矩阵正态-Wishart分布为模型参数的共轭先验分布;利用贝叶斯定理,根据模型的样本似然函数和参数的先验分布推导了参数的后验分布;然后,从数学上严格推断了模型的预报分布密度函数,证明了模型预报分布为矩阵t分布.研究结果表明:由于参数先验分布的作用,样本的预报分布与其原统计分布有着本质性的差异,前者为从矩阵正态分布,而后者为矩阵t分布.  相似文献   

9.
二项分布的几种经验Bayes估计方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
讨论了4种二项分布的经验贝叶斯估计,并通过实例比较了这4种方法的优缺点.其中参数化方法缺点是要注意先验分布的选择;最小熵方法的缺点是只能采用数值解法;线性经验贝叶斯方法的优点是不需求出先验分布,结果简明,便于应用,缺点是需要估计局限于样本x的线性函数;条件期望法的优点是不必考虑先验分布的类型、参数等,只需要有充分多的“经验”样本.  相似文献   

10.
结合工程实例,介绍了推广贝叶斯(Bayes)法在岩土参数估计中的具体应用.该方法利用场地周围其他工程的数据拟合出各参数的最优分布函数,并以此为先验分布,用推广贝叶斯法对现有样本进行处理,得出后验分布参数以进行基础设计.实际观测结果表明,根据后验分布参数计算的基础沉降值与实际值吻合较好,证明了提出的岩土参数估计方法的可行性与可靠性.  相似文献   

11.
由定数截尾寿命试验数据,得到了样本的似然函数. 当取形状参数的先验分布分别为共轭先验分布族和Jeffreys先验时,根据贝叶斯公式得到了形状参数的后验分布,并进一步得到了失效率和可靠度的后验分布.当取平方损失和熵损失函数时,根据后验风险最小的原则,由贝叶斯统计方法得到了失效率和可靠度的贝叶斯估计.通过计算机随机模拟1 000次得到失效率和可靠度的均值和均方误差,并且从均值和均方误差两方面对几个估计值进行了比较,结果表明如果没有充分的先验信息可以利用,无法得到超参数a、b较为准确的估计时,应优先使用Jeffreys先验.  相似文献   

12.
从光滑样条回归的贝叶斯解释出发,将光滑参数λ看作先验分布中的超参数.用分层贝叶斯的方法,假定λ的先验分布为伽玛分布,用后验均值估计回归样余.通过模拟表明本文提出的方法具有很好的估计效果.  相似文献   

13.
基于混合先验分布的贝叶斯因子分析模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对现有因子分析模型不能充分融合模型参数信息问题,通过研究因子分析模型的统计结构,构造了参数的混合先验分布;利用贝叶斯定理证明了模型因子载荷阵的条件后验分布为矩阵t分布,协方差阵的条件后验分布为逆Wishart分布.实证研究表明:由于参数先验分布的作用,贝叶斯因子分析结果与传统的因子分析之间存在明显的差异.  相似文献   

14.
提出一种基于变分贝叶斯推理的高光谱图像恢复方法.建立描述高斯噪声的最大似然函数项,采用小波基矩阵变换,构建小波变换后因子稀疏分布的先验函数;然后建立估计图像和相关超参数的联合后验概率估计模型,并通过变分贝叶斯推理得到估计的图像.利用实际的高光谱图像进行实验,从恢复的衡量指标和视觉效果图两方面验证所提出方法的有效性,结果优于目前常用的图像恢复方法.  相似文献   

15.
用贝叶斯估计法来估计误差修正机制转换模型的参数。通过先验分布的设定和贝叶斯定理,求出该模型参数的后验分布,接着使用基于Gibbs抽样的贝叶斯估计技术进行参数估计,最后对贝叶斯估计方法进行统计模拟,模拟结果表明:该方法可以稳健的估计该模型的参数。  相似文献   

16.
粗糙集属性约简判别分析方法及其应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
为了解决统计逐步判别分析法存在的问题,提出了一种基于粗糙集属性约简的统计判别分析方法.首先采用粗糙集属性约简进行变量筛选,这样可充分利用粗糙集属性约简不需要属性分布的先验信息这一特点,再对所选择的变量进行Bayes判别分析训练,建立判别函数或相应的后验概率函数,以解决选择变量过程中存储量较大且检验变量的重要性总体服从正态分布这一主观性假设等问题.通过对油气储层数据的实际分析表明,所提方法不仅易于实施,而且检验数据集的判别准确率高于统计逐步判别分析法,同时可节省预测成本,提高预测速度.  相似文献   

17.
EV回归的半参数部分线性模型的Bayes估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
考察部分线性模型y=Xτβ+g(t)+ε,ε~N(0,σ2),其中回归变量X可以精确测量,而t具有测量误差. 用光滑样条估计非参数函数g(t), 结合光滑样条的Bayes解释及Bayes的线性回归, 将模型中的未知参数赋以一定的先验, 运用Gibbs抽样方法从后验分布中抽样, 用后验样本的均值来估计未知参数. MCMC模拟的另外一个好处是容易从后验样本中构造后验样本区间估计. 最后,提供了一个模拟例子来说明Bayes方法的估计效果.  相似文献   

18.
【目的】贝叶斯统计法在提高参数稳定性上有较大的优势,但在森林生长模型中的应用并不多见。研究贝叶斯方法在树高-胸径模型中的应用,改进模型参数的估计方法,为蒙古栎天然林树高生长预测提供支持。【方法】以蒙古栎天然异龄林为对象,基于197块蒙古栎天然异龄林固定样地数据,采用传统极大似然法、贝叶斯法估计树高-胸径基础模型,以及极大似然法与层次贝叶斯法估计树高-胸径混合效应模型。随机抽取80%的样地数据用于建立模型,剩余的20%用于检验模型,基于基础模型与混合效应模型,利用经典概率统计法(极大似然估计)、有先验信息的贝叶斯统计法和层次贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型的表现和参数分布。模型的拟合效果通过绝对平均误差(MAE)、相对平均误差(RME)、均方根误差(RMSE)、相对均方根误差(RMSE%)、决定系数(R2)、赤池信息准则(AIC)和偏差信息准则(DIC)指标来确定。【结果】对于基础模型,有先验信息的贝叶斯统计参数可信区间集中。对于混合模型,层次贝叶斯法估计的固定效应参数可信区间较传统方法更为集中,但随机效应参数可信区间相较极大似然法的置信区间更为扩散。使用层次贝叶斯混合效应模型的拟合效果最好,其决定系数R2为0.946。MAE、RMSE和RMSE%指标显示,层次贝叶斯法估计的模型精度最高,其次为极大似然估计的混合效应模型,贝叶斯法估计的基础模型以及极大似然估计的基础模型精度较低。【结论】层次贝叶斯统计法在拟合树高-胸径模型方面具有明显的优势,拟合效果最好,模型预估精度最高。此外,层次贝叶斯法能够以之前建立的模型结果作为先验信息而建立新的模型,是森林经营单位更新模型的可选方法之一。  相似文献   

19.
贝叶斯控制图主要研究小样本情况或非稳定状态下的质量控制问题,是质量控制理论中的一个新的研究领域。通过建立多元质量特性控制的数学模型,利用多重线性模型的贝叶斯推断理论,证明了正态-Wishan先验分布下多元质量特性模型的预报分布为多元t分布,并根据多元t分布与F分布之间的关系,构造了F统计量和相应的贝叶斯均值向量控制图。  相似文献   

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