地震动预测模型评价研究——以2023年2月6日土耳其地震为例

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作者 张博涵 王宏伟 +1 位作者 任叶飞 温瑞智 《震灾防御技术》 北大核心 2025年第1期77-85,共9页

地震动预测模型(GMM)是利用强震动记录拟合的具有一定物理意义的函数关系式,可表征强震动参数随震级、距离、场地等因素变化规律,是预估强震动参数的有效工具。以2023年2月6日土耳其连续发生的M_(W)7.8、M_(W)7.5地震为例,选用断层距200... 地震动预测模型(GMM)是利用强震动记录拟合的具有一定物理意义的函数关系式,可表征强震动参数随震级、距离、场地等因素变化规律,是预估强震动参数的有效工具。以2023年2月6日土耳其连续发生的M_(W)7.8、M_(W)7.5地震为例,选用断层距200 km以内的自由场强震动记录,对比观测值与9个GMM预测值的差异,应用似然函数法和对数似然函数法对GMM进行选择、排序和加权,得到适用于该地区大震的加权预测模型,并对该预测模型的适用性进行验证。研究结果表明,适用于土耳其地区或者包括土耳其的更大区域地震的GMM预测效果较好,验证了GMM具有区域性差异;似然函数法和对数似然函数法对于GMM的选择与排序结果具有一致性;加权预测模型较好地预测了PGA随距离的衰减规律,并且对2次地震短周期反应谱的预测精确性更高;加权预测模型显著降低了2次地震事件间残差的离散性,预测结果更加稳定,说明加权预测模型提供了整体最优的预测结果,预测模型加权方案合理有效。 展开更多

关键词 地震动预测模型 土耳其地震 似然函数法 对数似然函数法

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求解多模概率分布Gamma混合模型的半EM算法

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作者 陈佳琪 何玉林 +1 位作者 成英超 黄哲学 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2153-2161,共9页

期望最大化(EM)算法在混合模型参数估计中发挥着重要作用,然而现有的EM算法在求解Gamma混合模型(GaMM)参数时存在局限性,主要体现在因近似计算导致的低质量参数估计,以及由于大量数值计算造成的计算效率低下问题。为了克服这些局限,并... 期望最大化(EM)算法在混合模型参数估计中发挥着重要作用,然而现有的EM算法在求解Gamma混合模型(GaMM)参数时存在局限性,主要体现在因近似计算导致的低质量参数估计,以及由于大量数值计算造成的计算效率低下问题。为了克服这些局限,并充分利用数据的多模性质,提出一种半EM(Semi-EM)算法求解用于估计多模概率分布的GaMM。首先,通过聚类探测数据的空间分布特性,以初始化GaMM参数,进而更准确地刻画数据的多模性;其次,在EM算法框架的基础上,对于缺乏封闭更新表达式而导致的参数更新困难问题,采用自定义的启发式策略对GaMM形状参数进行更新,使它们朝着最大化对数似然值的方向逐步调整,同时以封闭形式更新其他参数。经过一系列具有说服力的实验,验证了Semi-EM算法的可行性、合理性和有效性。实验结果表明,Semi-EM算法在精确估计多模概率分布方面优于对比的4种算法,具有更低的误差指标以及更高的对数似然值,表明该算法能提供更准确的模型参数估计,从而更精确地刻画数据的多模性质。 展开更多

关键词 多模概率密度函数 Gamma混合模型 期望最大化算法 聚类 对数似然函数

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基于信息熵函数的启发式贝叶斯因果推理 被引量：9

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作者 刘洋 王利民 孙铭会 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期2135-2147,共13页

贝叶斯网络分类器(BNC)由于其优越的分类性能和可解释性在数据挖掘和人工智能等领域有着广泛的应用.信息论为其迅速发展奠定了坚实的数学理论基础,例如条件互信息被用来度量BNC拓扑结构中属性间的条件依赖关系.然而,贝叶斯网络又被称为... 贝叶斯网络分类器(BNC)由于其优越的分类性能和可解释性在数据挖掘和人工智能等领域有着广泛的应用.信息论为其迅速发展奠定了坚实的数学理论基础,例如条件互信息被用来度量BNC拓扑结构中属性间的条件依赖关系.然而,贝叶斯网络又被称为因果网络,但目前人工智能等领域中有关贝叶斯网络因果关系的研究是一个很有争议性的课题.属性间因果性的定义远比相关性的定义复杂微妙很多.而条件互信息可能不适用于度量BNC整体拓扑结构对数据的拟合性,并且其表达式的对称性决定了其只能描述属性之间的无向相关性,而非有向因果性.本文从信息熵的角度对贝叶斯网络中的因果关系进行了探索性的研究,首先基于对似然函数定义了联合熵函数与贝叶斯网络拓扑结构中联合概率分布的映射关系,然后在此基础上提出了类条件熵和局部条件熵函数来识别拓扑结构中属性间的因果关系.最后提出了一种基于类标签驱动的启发式结构学习方法来构建可以兼顾有标签数据拟合和无标签数据泛化的BNC(记为HBN).对美国加州大学欧文分校(UCI)机器学习数据库中35个数据集的实验评估表明,本文所提出算法与其它算法相比在分类性能上具有显著优势,例如HBN在0-1损失函数上明显优于CFWNB(17优5劣)、SKDB(14优5劣)、AIWNB(17优7劣);在偏差上HBN与CFWNB相比26优6劣,与SKDB相比10优5劣,与WAODE相比15优7劣,与RF相比29优4劣,与AIWNB相比22优6劣.由于CFWNB、WAODE、AIWNB没有结构学习过程,其拓扑结构不受训练数据扰动的影响.这三种算法的方差显著低于其它算法.而HBN的局部拓扑结构能充分体现测试实例中隐含的因果关系,在一定程度上减轻训练数据过拟合带来的负面影响.因此,与SKDB和RF相比,HBN的方差结果均明显占优(20优9劣,26优3劣).与其他算法相比,HBN的0-1损失函数和偏差结果分别平均提高了6.06%和12.65%.与SKDB和RF相比,HBN的方差结果平均提高了16.49%.HBN为不确定性知识表示和推理提供了一种有效且可行的方法. 展开更多

关键词 贝叶斯网络分类器 对数似然函数 联合熵 条件熵 交叉熵

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基于分组数据期望ML最大化的HErSRM软件故障预测 被引量：1

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作者 张杰 朱明 覃遵跃 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第4期732-737,共6页

针对传统相型软件可靠性模型(PHSRM)无法处理软件故障分组数据,且数据拟合能力和计算效率不均衡的问题,提出基于混合Erlang分布软件可靠性模型(HEr SRM)期望最大化的软件故障分组数据诊断算法.对基于非齐次泊松过程(NHPP)的SRM模型进行... 针对传统相型软件可靠性模型(PHSRM)无法处理软件故障分组数据,且数据拟合能力和计算效率不均衡的问题,提出基于混合Erlang分布软件可靠性模型(HEr SRM)期望最大化的软件故障分组数据诊断算法.对基于非齐次泊松过程(NHPP)的SRM模型进行研究,并分析PHSRM模型各子类模型特点,提出采用HEr SRM模型进行故障数据诊断依据;针对HEr SRM模型特点,利用其泊松分布特征的独立向量分布特征,构建广义分组数据的期望最大化数学表达形式,模型估计的Estep和M-step过程,实现模型参数的对数似然函数(M L)最大化估计;通过实验对比,验证了算法在预测性能和预测稳定性上均要优于对比算法. 展开更多

关键词 软件故障 分组数据 HErSRM模型 泊松分布 对数似然函数

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基于信息论方法分析我国典型地震动衰减关系 被引量：1

5

作者 胡进军 孙健 《世界地震工程》 CSCD 北大核心 2018年第2期65-70,共6页

近年来我国强震数据逐渐增多,为了比较和分析我国的几个典型地震动衰减关系,采用一种信息论方法,基于实际地震动记录,计算选取的地震动衰减关系模型的对数似然函数值,通过对数似然函数值对模型进行排序,并给出相应的权重及排名,分析了... 近年来我国强震数据逐渐增多,为了比较和分析我国的几个典型地震动衰减关系,采用一种信息论方法,基于实际地震动记录,计算选取的地震动衰减关系模型的对数似然函数值,通过对数似然函数值对模型进行排序,并给出相应的权重及排名,分析了不同衰减关系对地震动的预测能力。研究表明:针对于我国西部强震数据,基于强震动记录建立的衰减关系的预测结果更接近于实测地震动数据。研究结果可为地震动记录信息不完善或缺乏强震数据地区的地震动衰减关系选取提供参考。 展开更多

关键词 地震动 衰减关系 信息论 加权方法 对数似然函数

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非负整值随机变量序列的一类强偏差定理 被引量：2

6

作者 刘文 《数学物理学报（A辑）》 CSCD 北大核心 1997年第4期375-381,共7页

设是在中取值的一列随机变量，其联合分布为是S上的一个分布，该文研究对数似然比与之间的若干极限关系，得到了一类用不等式表示的强极限定理（称之为强偏差定理），其偏差界依赖于样本点．证明中结合区间刻分法，提出了将母函数的工... 设是在中取值的一列随机变量，其联合分布为是S上的一个分布，该文研究对数似然比与之间的若干极限关系，得到了一类用不等式表示的强极限定理（称之为强偏差定理），其偏差界依赖于样本点．证明中结合区间刻分法，提出了将母函数的工具应用于强极限定理研究的一种途径． 展开更多

关键词 强偏差定理 强极限定理 随机变量序列 非负值

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基于软判决反馈的猝发通信同步算法 被引量：2

7

作者 游行远 杨平 彭军伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第5期96-100,共5页

针对无线猝发通信中存在的帧同步与符号定时同步问题,提出了一种适用于衰落信道的基于软判决反馈的同步算法。算法利用滑动时间窗采样得到接收符号序列,其中同步头用来估计衰落和信噪比,重点研究利用未知PSK或QAM数据符号进行软判决来... 针对无线猝发通信中存在的帧同步与符号定时同步问题,提出了一种适用于衰落信道的基于软判决反馈的同步算法。算法利用滑动时间窗采样得到接收符号序列,其中同步头用来估计衰落和信噪比,重点研究利用未知PSK或QAM数据符号进行软判决来构建新的似然函数,依此进行似然函数计算,当似然函数值超过同步门限时完成信号帧同步,并确定搜索区间进行似然函数峰值搜索,最后对峰值及相邻两个值进行高斯插值以获取更精确的结果。仿真结果表明:在同步头长度为16,帧长度为80时,该算法在未知数据符号为PSK符号时,算法的MSE性能在低信噪比条件下即可超过长度为16的克拉美罗界理论线(CRB(16)),并在高信噪比条件下,逼近CRB(80);在未知数据为QAM调制时,算法性能在低信噪比与高信噪比条件下均优于CRB(16)。 展开更多

关键词 衰落信道 同步头辅助 对数似然函数 软判决 高斯插值

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基于最优指标组合的代价敏感违约预测模型——以A股中小企业为例 被引量：4

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作者 沈隆 周颖 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第3期560-579,共20页

企业违约预测是在当下时刻推断企业未来时刻发生违约事件的概率,与经济和社会息息相关。本研究的贡献在于:一是构造了兼顾指标组合违约预测精度和指标个数的多目标函数,通过sigmoid函数将蜉蝣算法转化为二进制蜉蝣算法,将其引入金融风... 企业违约预测是在当下时刻推断企业未来时刻发生违约事件的概率,与经济和社会息息相关。本研究的贡献在于:一是构造了兼顾指标组合违约预测精度和指标个数的多目标函数,通过sigmoid函数将蜉蝣算法转化为二进制蜉蝣算法,将其引入金融风险领域进行最优指标组合的遴选。二是在逻辑回归模型的对数似然函数中,给违约企业添加一个惩罚系数,以违约预测精度F-measure最大,反推最优的惩罚系数值,在保证总体判别精度的前提下,提高模型对违约企业的识别精度;同时使得逻辑回归求解的目标函数更贴合实际情况,确保了估计的权重向量更准确地反映指标数据与其违约状态间的函数关系。中小企业的实证研究表明:“高管年薪披露方式”“前十大股东是否存在关联”和“监事会持股比例”等企业内部非财务因素,以及“人均地区生产总值”“中长期贷款基准利率”和“货币和准货币供应量同比增长率”等宏观经济因素对中小企业违约预测的影响不容忽视。该方法可以提升对企业信用风险的识别能力,降低商业银行的不良贷款率。 展开更多

关键词 违约预测 指标组合遴选 对数似然函数 惩罚系数 中小企业

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基于领域相关性度量的抑郁症药物概念抽取 被引量：1

9

作者 王宁宁 陈建辉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第19期140-145,共6页

开发基于生物医学文献的抑郁症药物本体自动学习技术,对于抑郁症辅助诊疗有着重要的指导意义。概念抽取是面向文本的本体学习的基础。然而,现有的本体概念抽取算法在解决特定、细粒度领域的概念抽取问题时性能较差。借鉴传统的领域相关... 开发基于生物医学文献的抑郁症药物本体自动学习技术,对于抑郁症辅助诊疗有着重要的指导意义。概念抽取是面向文本的本体学习的基础。然而,现有的本体概念抽取算法在解决特定、细粒度领域的概念抽取问题时性能较差。借鉴传统的领域相关性及领域一致性的思想,综合使用对数似然比和领域关联函数进行抑郁症药物领域的概念抽取。实验结果表明,该算法能够降低抑郁症其他相关领域对概念抽取的影响,同时改善低频术语的领域隶属度计算,提高了准召率。 展开更多

关键词 本体学习 概念抽取 抑郁症 对数似然比 领域关联函数

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基于时间点过程的时间序列预测模型 被引量：3

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作者 郭全盛 李栋 +1 位作者 张蕾 魏楚元 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第7期1299-1307,共9页

对城市中发生的事件进行有效预测,可以为政府避免、控制或减轻相关的社会风险提供决策支撑。首先,提出基于积分求导法的条件强度函数式,提高序列预测精度;其次,构建基于递归神经网络和累积危险函数的时间点过程模型,通过递归神经网络捕... 对城市中发生的事件进行有效预测,可以为政府避免、控制或减轻相关的社会风险提供决策支撑。首先,提出基于积分求导法的条件强度函数式,提高序列预测精度;其次,构建基于递归神经网络和累积危险函数的时间点过程模型,通过递归神经网络捕获历史事件的非线性依赖关系,利用全连接网络获得累积危险函数;最后,选择具有代表性的合成数据集和真实数据集对几种模型的性能进行对比分析。实验结果表明,所提模型可以更好地进行城市事件的时间序列预测,在平均绝对误差、平均负对数似然值等方面均优于传统的时间点过程模型,说明了模型的优越性。 展开更多

关键词 时间点过程 递归神经网络 时间序列 累积危险函数 对数似然函数

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体重协方差函数分析最优模型的选择方法

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作者 李秀丽 《中国草食动物科学》 CAS 2021年第6期33-36,77,共5页

为了得到考力代羊协方差函数分析的最佳模型和准确的参数估计,以便为考力代羊的选育提供参考依据,利用考力代羊的育种体重记录数据,分为4部分进行:第一,先在固定效应模型中,利用SPSS软件的GLM程序对模型中的固定效应进行筛选;第二,用DFR... 为了得到考力代羊协方差函数分析的最佳模型和准确的参数估计,以便为考力代羊的选育提供参考依据,利用考力代羊的育种体重记录数据,分为4部分进行:第一,先在固定效应模型中,利用SPSS软件的GLM程序对模型中的固定效应进行筛选;第二,用DFREML软件的DFUNI程序进行单性状分析,利用对数约束似然函数最大值和似然比检验对模型中的随机效应进行筛选;第三,单性状分析的方差组分作为多性状分析的初始值,多性状分析的协方差组分作为协方差函数估计的初始值;第四,用DFREML软件的DXMRR程序进行协方差函数估计时,利用Araike和贝叶斯信息标准(AIC、BIC)对模型中效应的配合阶数进行筛选。结果表明,协方差函数分析模型中固定效应(b)为出生年份、出生月份、出生类型和性别;随机效应为个体加性遗传效应(a)和母体永久环境效应(c),且固定效应和随机效应的配合阶数依次为5、5、4时所得的协方差函数估值最佳。最佳模型为y=Xb+Za+Wc+e(e为误差方差)。 展开更多

关键词 考力代羊 对数约束最大似然函数值 Araike信息标准(AIC) 贝叶斯信息标准(BIC)

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