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1.
本文研究泊松逆高斯回归模型的贝叶斯统计推断.基于应用Gibbs抽样,Metropolis-Hastings算法以及Multiple-Try Metropolis算法等MCMC统计方法计算模型未知参数和潜变量的联合贝叶斯估计,并引入两个拟合优度统计量来评价提出的泊松逆高斯回归模型的合理性.若干模拟研究与一个实证分析说明方法的可行性.  相似文献   
2.
学生的学习一般都是基于已有的知识和经验,从已有的思维出发,通过发现问题、提出问题、分析问题、解决问题的学习过程,抽象概念、形成公式、产生结论、感悟思想方法,建构知识的意义与价值.笔者认为,要将静态的知识变成学生头脑中“活”的知识.  相似文献   
3.
半参数GARCH-M模型能够对资本市场的相对风险厌恶进行度量,本文利用经验似然方法对风险厌恶是否受到外生变量的影响进行检验。论文首先讨论了模型的参数估计及其渐近性质,其次利用估计方程构造检验统计量并证明其渐近服从卡方分布,最后进行了数值模拟。结果表明估计精度较高,检验统计量对备择假设比较敏感。  相似文献   
4.
唐古月  娄钦  王浩原 《计算物理》2021,38(3):301-312
采用格子玻尔兹曼方法对有三种恒温热源(圆形、三角形、方形)参与的圆管内纳米流体(铜-水)自然对流进行数值研究。主要研究瑞利(Ra)数,纳米颗粒体积分数以及热源几何形状等控制参数对纳米流体的流动与传热的影响。结果发现纳米颗粒体积分数的增加有利于强化传热,且在Ra数较小时,平均努塞尔(Nu)数增加的幅度要优于Ra数较大的情况。在所研究的控制参数范围内,方形热源的平均Nu数最大。根据数值结果给出不同热源表面的平均Nu数、纳米颗粒体积分数、Ra数三者之间的函数关系式,该函数关系可为此类工程的设计提供理论指导。  相似文献   
5.
为了更加准确评估管制员工作状态,针对管制员认知能力评估问题,采用贝叶斯网络模型,提出了一种基于睡眠规律的分析方法.首先归纳了评价睡眠规律的主要因素,并采用PVT反应时间量化管制员的认知能力水平;然后根据先验知识构建了贝叶斯网络模型,在实验统计与模糊集理论的基础上得到条件概率表CPT,参数学习更新,并计算相关系数确定了关键因素;最后通过实际案例分析,预测了管制员认知水平,验证了评估的可行性与合理性.实验结果表明该分析方法能够根据睡眠规律对管制员值班前的认知能力进行准确的评估,降低了人为因素的安全隐患,增强了人员岗前管理的主动性.  相似文献   
6.
黑色直液笔是一种新型书写工具,目前对该种笔墨迹的相关研究较少。为给文件检验工作中墨迹的分析提供新的参考依据,本实验使用显微共聚焦拉曼光谱技术,采集了30支不同品牌、型号的黑色直液笔墨迹光谱数据,进行Savitzky-Golay卷积平滑处理后,依据光谱图的拉曼位移及拉曼谱峰差异对墨迹进行初步分析。设置聚类方法为组间联接,区间距离测量方式为平方欧式距离,对采集的光谱数据进行群分析,将30支黑色直液笔墨迹样本分成了3类,并与品牌建立了相关联系;同时通过主成分分析验证了群分析的可靠性和准确性。研究表明,显微共聚焦拉曼光谱技术结合群分析方法可实现对黑色直液笔墨迹的无损分析及有效鉴别,该方法操作简便、结果准确,适用于法庭科学文件检验。  相似文献   
7.
《理化检验-化学分册》(ISSN 1001-4020,CODEN编码 LJHFE2,CN 31-1337/TB)杂志创刊于1963年,系由上海材料研究所与机械工程学会理化检验分会联合主办的技术类期刊,主要报道化学分析与仪器分析专业领域中的新方法、新技术、新设备以及国内外的研究方向。"面向生产、注重实用、反映动向、兼顾普及"是刊物的编辑方针,旨在最大幅度地满足不同层次读者的需要。  相似文献   
8.
在实际工程中, 广泛存在大量的不确定性信息, 直接或间接影响着工程结构形式设计、结构性能评估与预测以及在役结构损伤识别等工作的开展与决策. 这些多源不确定性信息往往需要用多种不同的不确定性量化模型加以描述; 与此同时, 不确定性变量在使用过程中可能随时间变化且难以直接测量, 需要间接根据性能测试信息在使用工程中更新不确定性量化模型. 为兼顾上述两个问题, 本文基于等概率变换原则提出了一种P-CS (probability-convex set) 不确定性量化模型, 该模型将不确定性变量用概率随机变量与非概率凸集变量组合表征, 可统一表达概率模型、非概率模型以及非精确概率模型, 实现多源、多类型不确定性的统一量化. 本文进一步基于贝叶斯理论提出了一种针对该P-CS不确定性量化模型的性能数据驱动更新方法. 该更新方法根据性能测试数据信息更新P-CS不确定性量化模型参数取值的信度分布, 从而根据后验信度分布计算得出当前P-CS不确定性量化模型参数集合. 通过数值算例详述了P-CS不确定性量化模型的构建方法与其概率、非概率特性, 并验证了性能数据驱动更新P-CS模型方法的适用性.   相似文献   
9.
汪漂 《运筹与管理》2021,30(10):159-164
鉴于传统预测方法一直基于“点”来衡量时间序列数据,然而现实生活中在给定的时间段内许多变量是有区间限制的,点值预测会损失波动性信息。因此,本文提出了一种基于混合区间多尺度分解的组合预测方法。首先,建立区间离散小波分解方法(IDWT)、区间经验模态分解方法(IEMD)和区间奇异普分析方法(ISSA)。其次,用本文构建的IDWT、IEMD和ISSA对区间时间序列进行多尺度分解,从而得到区间趋势序列和残差序列。然后,用霍尔特指数平滑方法(Holt's)、支持向量回归(SVR)和BP神经网络对区间趋势序列和残差序列进行组合预测得到三种分解方法下的区间时间序列预测值。最后,用BP神经网络对各预测结果进行集成得到区间时间序列最终预测值。同时,为证明模型的有效性进行了AQI空气质量的实证预测分析,结果表明,本文所提出基于混合区间多尺度分解的组合预测方法具有较高的预测精度和良好的适用性。  相似文献   
10.
胡军  刘全  倪国喜 《计算物理》2021,38(1):25-34
在数据驱动的建模中,通过测量或模拟得到时空数据,我们发现基于拉普拉斯先验的贝叶斯稀疏识别方法能有效地恢复时变偏微分方程的稀疏系数。本文将贝叶斯稀疏识别方法运用于各种时变偏微分方程模型(KdV方程、Burgers方程、Kuramoto-Sivashinsky方程、反应-扩散方程、非线性薛定谔方程和纳维-斯托克斯方程)的方程系数恢复,将贝叶斯稀疏恢复结果与PDE-FIND稀疏恢复算法进行比较,证实贝叶斯稀疏识别方法对偏微分方程具有非常强的稀疏恢复能力。同时,研究中发现贝叶斯稀疏方法对噪声更敏感,可以识别更多的附加项。此外,贝叶斯方法可以直接得到稀疏恢复解的误差方差,由此可以直接判定稀疏恢复的效果和可靠性。  相似文献   
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