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题名基于差分进化算法的正态分布均值变点检测
被引量：2
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作者
朱伟业成
金良琼
沈婷
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机构
贵州民族大学数据科学与信息工程学院
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出处
《科技创新与应用》
2023年第2期25-31,共7页
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文摘
变点是指从某个时刻开始,样本的分布或数字特征发生变化。该文研究已知变点个数条件下的正态分布序列均值变点位置的检测问题。根据贝叶斯理论,对变点参数和均值参数取无信息先验分布,得到变点位置的后验分布,为计算后验分布,应用差分进化算法(DE)和自适应差分进化算法(ADE)对后验分布进行研究,并进行数值模拟。实验结果表明,2种算法均能够快速有效地估计正态分布序列中均值变点的位置。其中,差分进化算法的估计效果较自适应差分进化算法更好。
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关键词
正态分布
无信息先验
变点
差分进化算法
贝叶斯方法
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Keywords
normal distribution
Non-informative prior distribution
point of change
Differential Evolution Algorithm
Bayesian method
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分类号
O212.8
[理学—概率论与数理统计]
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题名一种基于ALD的贝叶斯分位数回归估计
被引量：3
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作者
韦学永
金良琼
沈婷
朱伟业成
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机构
贵州民族大学数据科学与信息工程学院
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出处
《湖南文理学院学报（自然科学版）》
CAS
2022年第2期1-7,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(62062024)
贵州省研究生科研基金项目(黔教合YJSCXJH(2020)135)
贵州省科技计划基金项目(黔科合基础-ZK[2021]一般342)。
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文摘
为了提高随机误差项服从非对称拉普拉斯分布的一类分位数回归线性模型参数的估计精度,利用二项分布指定非对称拉普拉斯分布的似然函数,采用Gibbs抽样算法对模型进行贝叶斯分位数回归估计,同时对尺度参数是否应该参数化进行了比较。结果表明:合适的先验分布可以提高参数的估计精度;尺度参数进行参数化后比未进行参数化时得到的估计效果更好。
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关键词
分位数回归
非对称拉普拉斯分布
尺度参数
二项分布
GIBBS抽样
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Keywords
quantile regression
asymmetric Laplace distribution
scale parameter
binomial distribution
Gibbs sampling
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分类号
O212.8
[理学—概率论与数理统计]
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