基于极大似然估计的路段交通流量预测 被引量：3

1

作者 刘世超 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期245-248,共4页

基于对交通流量预测存在的问题的分析,用极大似然估计法对路段交通流量进行预测.这种方法的实质,是将连续的观测时段的上游观测量作为自变量,用极大似然估计法估计出观测量与下游预测量之间的关系,从而预测交通流量.实例结果表明,预测... 基于对交通流量预测存在的问题的分析,用极大似然估计法对路段交通流量进行预测.这种方法的实质,是将连续的观测时段的上游观测量作为自变量,用极大似然估计法估计出观测量与下游预测量之间的关系,从而预测交通流量.实例结果表明,预测值与实际值的最大误差率为5. 76%. 展开更多

关键词 交通流 预测 极大似然估计 似然比

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无尺度偏差和系统偏差组合预测的贝叶斯极大似然估计 被引量：4

2

作者 张新育 杨松华 +1 位作者 成立社 周世国 《预测》 CSSCI 1999年第1期68-69,共2页

本文在单项预测模型具有尺度偏差和系统偏差的前提下，求出了ｐ时刻真值ｙｐ的贝叶斯极大似然估计。

关键词 无偏估计 组合预测 极大似然估计 贝叶斯估计

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非负变权组合预测的贝叶斯极大似然估计 被引量：6

3

作者 杨松华 张新育 +1 位作者 陆宜清 周世国 《预测》 CSSCI 1999年第4期58-59,共2页

本文利用贝叶斯极大似然估计的理论，给出了非负变权组合预测的一种估计方法。

关键词 无偏估计 极大似然估计 组合预测 贝叶斯统计

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一种基于线性预测和极大似然估计的基音检测算法 被引量：1

4

作者 张永亮 鲁宇明 +1 位作者 张先庭 杨焱 《声学技术》 CSCD 2009年第6期768-772,共5页

用线性预测的方法求出语音信号的LPC(Linear Predictive Coding)谱,然后根据候选的声门激励与LPC谱卷积重构语音信号的短时频谱,当重构频谱与原始语音频谱之间的畸变最小时,声门激励之间的间隔为基音周期。为了提高计算效率,采用频域动... 用线性预测的方法求出语音信号的LPC(Linear Predictive Coding)谱,然后根据候选的声门激励与LPC谱卷积重构语音信号的短时频谱,当重构频谱与原始语音频谱之间的畸变最小时,声门激励之间的间隔为基音周期。为了提高计算效率,采用频域动态搜索的方法搜索基音周期的候选值。数值实验表明,采用线性预测和极大似燃估计(Maximum Likelihood,ML)的基音检测算法可保留更多的基音信息,并能有效地减少基音检测的错误,并且该算法比传统的ML法有更强的鲁棒性。 展开更多

关键词 基音检测 线性预测 极大似然估计法

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多维组合预测的贝叶斯极大似然估计 被引量：2

5

作者 陆宜清 杨松华 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 2005年第3期86-88,共3页

为了实际预测的需要,提出了多维组合预测问题,即若干单项多维预测的变权组合预测.在各单项预测无偏且服从正态分布前题下,求出了p时刻预测向量Xp的先验分布密度和后验分布密度.利用主观先验信息、预测信息和样本信息,运用贝叶斯估计方法... 为了实际预测的需要,提出了多维组合预测问题,即若干单项多维预测的变权组合预测.在各单项预测无偏且服从正态分布前题下,求出了p时刻预测向量Xp的先验分布密度和后验分布密度.利用主观先验信息、预测信息和样本信息,运用贝叶斯估计方法,得到了Xp的贝叶斯极大似然估计,其权重随时刻p的改变而改变.本方法充分利用了多维变量间的相关信息,进一步提高了预测的科学性和有效性,体现了对样本信息和预测信息的进一步综合应用. 展开更多

关键词 多维组合预测 贝叶斯极大似然估计 协方差阵

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组合预测的贝叶斯极大似然估计法 被引量：7

6

作者 张新育 《预测》 CSSCI 1998年第5期47-47,67,共2页

本文在正态分布前提下求出了ｐ时刻预测值ｙｐ的先验分布密度和后验分布密度，由已知的信息估计了两个协方差阵。最后求出ｙｐ的贝叶斯极大似然估计，它是两个组合预测的加权平均，本身仍为一组合预测。

关键词 组合预测 极大似然估计 协方差阵 贝叶斯估计

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基于最大伪似然准则估计的故障链路诊断 被引量：2

7

作者 陈清 张志勇 胡光岷 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第4期1514-1517,共4页

识别网络内部的故障链路对提升网络性能具有重要参考价值。研究了树型拓扑下基于端到端测量的故障链路诊断问题,提出一种最大伪似然估计方法估计链路先验故障概率,把树型拓扑划分为一系列具有两个叶节点的子树,并使用期望最大化(EM)算... 识别网络内部的故障链路对提升网络性能具有重要参考价值。研究了树型拓扑下基于端到端测量的故障链路诊断问题,提出一种最大伪似然估计方法估计链路先验故障概率,把树型拓扑划分为一系列具有两个叶节点的子树,并使用期望最大化(EM)算法最大化每个子树的似然函数,求出链路先验概率。仿真实验表明,该方法与现有的联立方程组求解方法估计精度相当,但是大大降低了算法时间复杂度,证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 故障链路诊断 端到端测量 最大伪似然估计 期望最大化算法

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极大似然估计与AIC准则联合建模 被引量：9

8

作者 张文泉 李泓泽 《现代电力》 1999年第2期78-82,共5页

将极大似然估计与ＡＩＣ准则有机结合进行回归模型建模。这样不仅可省去一般回归模型建模时繁杂的模型检验工作，而且还可快速有效地同时估计模型参数和确定模型阶数。最后用实例验证本方法的实用性和正确性。

关键词 极大似然估计 AIC准则 建模 电力系统 负荷预测

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基于滤波极大似然随机梯度的弃风电量预测（英文） 被引量：2

9

作者 王子赟 纪志成 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期589-594,共6页

研究了一类Hammerstein有限脉冲响应模型的建模方法,并用于风电场弃风电量预测领域。采用极大似然估计律对似然方程进行最小化,同时为了减少有色噪声对建模过程的干扰,结合极大似然估计方法和滤波过程,将原本耦合的非线性模型转变为独... 研究了一类Hammerstein有限脉冲响应模型的建模方法,并用于风电场弃风电量预测领域。采用极大似然估计律对似然方程进行最小化,同时为了减少有色噪声对建模过程的干扰,结合极大似然估计方法和滤波过程,将原本耦合的非线性模型转变为独立参数的辨识模型,进而推导了一类基于滤波的极大似然随机梯度辨识算法,并将该方法用于风电场弃风电量的预测领域。仿真结果表明提出的算法可以精确的辨识实际风电场的风电功率特性曲线,并能很好的预测风电场的弃风电量情况,具有很强的实用性。 展开更多

关键词 系统建模 随机梯度 滤波算法 极大似然估计 风电弃风电量预测

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马尔科夫链的Fisher信息阵及参数的最大似然估计 被引量：4

10

作者 史道济 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 1993年第3期98-105,共8页

给出马尔科夫链的Fisher信息阵与相应的一维、二维分布Fisher信息阵之间的关系,为计算马尔科夫链参数的最大似然估计值提供了一种简单方便的算法。将结果应用于极值马尔科夫链,得到极值马尔科夫链Fisher信息阵元素的精确表示。

关键词 费歇信息阵 马氏链 极大似然估计

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基于层次随机图模型的脑网络链路预测 被引量：7

11

作者 田甜 杨艳丽 +1 位作者 郭浩 陈俊杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第4期1066-1069,共4页

针对一般链路预测算法在具有层次结构的脑网络中计算效率低且复杂度高的问题,提出了一种基于最大似然估计的层次随机图模型。该算法首先利用脑网络数据建立层次随机图;然后通过改进的马尔可夫蒙特卡罗算法采样树状图空间;最后计算脑网... 针对一般链路预测算法在具有层次结构的脑网络中计算效率低且复杂度高的问题,提出了一种基于最大似然估计的层次随机图模型。该算法首先利用脑网络数据建立层次随机图;然后通过改进的马尔可夫蒙特卡罗算法采样树状图空间;最后计算脑网络边的平均连接概率,且通过评价指标对算法进行评价。实验结果表明,利用该算法对脑网络和三种不同的层次结构网络进行链路预测比较,脑网络的预测结果最好。此外,与传统的基于相似性的算法相比,所提出的算法效果明显,且具有理想的计算复杂度。 展开更多

关键词 脑网络 链路预测 最大似然估计 层次随机图模型 马尔可夫蒙特卡罗算法

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链路预测的网络演化模型评价方法 被引量：4

12

作者 王文强 张千明 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期174-179,共6页

在网络演化研究领域,以前工作中对于网络演化机制之间的比较并没有公平、统一的标准。该文基于链路预测理论,采用极大似然估计思想建立了一套用于评价网络演化模型的体系。在基于自治系统的数据实验中,比较了GLP和Tang两个演化模型,结... 在网络演化研究领域,以前工作中对于网络演化机制之间的比较并没有公平、统一的标准。该文基于链路预测理论,采用极大似然估计思想建立了一套用于评价网络演化模型的体系。在基于自治系统的数据实验中,比较了GLP和Tang两个演化模型,结果显示GLP优于Tang,而且得到的最优参数也与其提出者给出的均不相同。实验结果表明基于一定规模为真实网络使用新参数生成的网络更加接近真实网络,并且本文的评价框架可以为模型参数的选取提供建议。 展开更多

关键词 评价方法 链路预测:极大似然估计 网络演化模型

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复杂网络链路预测 被引量：248

13

作者 吕琳媛 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期651-661,共11页

网络中的链路预测是指如何通过已知的网络结构等信息预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生连接的可能性。预测那些已经存在但尚未被发现的连接实际上是一种数据挖掘的过程,而对于未来可能产生的连边的预测则与网络的演化相关。传... 网络中的链路预测是指如何通过已知的网络结构等信息预测网络中尚未产生连边的两个节点之间产生连接的可能性。预测那些已经存在但尚未被发现的连接实际上是一种数据挖掘的过程,而对于未来可能产生的连边的预测则与网络的演化相关。传统的方法是基于马尔科夫链或者机器学习的,往往考虑节点的属性特征。该类方法虽然能够得到较高的预测精度,但是由于计算的复杂度以及非普适性的参数使其应用范围受到限制。另一类方法是基于网络结构的最大似然估计,该类方法也有计算复杂度高的问题。相比上述两种方法,基于网络结构相似性的方法更加简单。通过在多个实际网络中的实验发现,基于相似性的方法能够得到很好的预测效果,并且网络的拓扑结构性质能够帮助选择合适的相似性指标。该文综述并比较了若干有代表性的链路预测方法,展望了若干重要的开放性问题。 展开更多

关键词 复杂网络 链路预测 最大似然估计 概率模型 相似性指标

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基于链路特征的DDoS攻击检测方法 被引量：11

14

作者 孙红杰 方滨兴 张宏莉 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期88-93,共6页

提出了一种基于链路特征的DDoS攻击检测方法,利用极大似然估计技术推出网络内部链路特征分布,应用自组织映射神经网络进行链路特征活动轮廓学习和异常链路检测。实验结果表明,该方法有效,具有一定的发展潜力,对于DDoS攻击的检测和预防... 提出了一种基于链路特征的DDoS攻击检测方法,利用极大似然估计技术推出网络内部链路特征分布,应用自组织映射神经网络进行链路特征活动轮廓学习和异常链路检测。实验结果表明,该方法有效,具有一定的发展潜力,对于DDoS攻击的检测和预防具有重要现实意义。 展开更多

关键词 分布式拒绝服务 异常链路 极大似然估计 自组织映射

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基于链路重构-解构的端到端网络链路时延推测研究 被引量：1

15

作者 梁永生 高波 +2 位作者 邹粤 张基宏 张乃通 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期7-15,共9页

基于网络时延推测的2个假设、时延推测模型和路径时延数据采集方法,提出了一种基于链路重构—解构的端到端网络链路时延推测方法,应用伪似然估计将原整体问题分解为若干独立子问题分别求解,利用链路重构—解构确定可求解的推测单元,控... 基于网络时延推测的2个假设、时延推测模型和路径时延数据采集方法,提出了一种基于链路重构—解构的端到端网络链路时延推测方法,应用伪似然估计将原整体问题分解为若干独立子问题分别求解,利用链路重构—解构确定可求解的推测单元,控制平均采样精度和减少推测单元链路数,从而显著降低计算复杂度。通过基于模型的计算和基于NS2的仿真实验研究,验证了推测方法的准确性和有效性。 展开更多

关键词 网络链路时延 时延推测模型 伪似然估计 链路重构一解构

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多重减因模型的马氏链方法与转移强度参数估计 被引量：1

16

作者 肖利哲 田金方 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2008年第19期15-16,共2页

文章利用马氏链方法推导出多重减因模型的生存与死亡概率,并通过极大似然估计方法给出了其转移强度参数估计。

关键词 多重减因模型 马尔科夫链 转移强度 极大似然估计

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基于PLE的有确定解的端到端网络链路时延推测方法

17

作者 梁永生 邹粤 张基宏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第9期108-111,共4页

网络时延是重要的网络性能指标,端到端网络时延推测能够克服传统的基于路由器或者路由器协作的网络测量技术的弊端。在网络拓扑已知且稳定和链路性能时空独立性的假设前提下,给出了网络链路时延推测模型,提出了一种基于伪似然估计(PLE)... 网络时延是重要的网络性能指标,端到端网络时延推测能够克服传统的基于路由器或者路由器协作的网络测量技术的弊端。在网络拓扑已知且稳定和链路性能时空独立性的假设前提下,给出了网络链路时延推测模型,提出了一种基于伪似然估计(PLE)的有确定解的端到端网络链路时延推测方法。在应用期望最大化算法的伪似然估计的基础上,控制背靠背发包方式,确定可以求解的探测单元,解决了不满足有确定解拓扑下的求解问题,且有效降低了计算复杂度。最后利用基于模型的计算验证了该方法的准确性和有效性。 展开更多

关键词 伪似然估计 期望最大化 网络链路时延 推测方法

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基于最优线性无偏预测任意协方差下估计错误发现率

18

作者 王湘玉 张宝学 齐春香 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第10期20-23,共4页

多重假设检验是高维统计推断的基本问题之一,应用领域非常广泛。特别地,在全基因组相关性问题研究中,需要同时对数以万计的假设进行检验,目的是找到与疾病相关的单核苷酸多态性（即SNP）位点。检验中需控制总体错误率,对此,Benjamini和H... 多重假设检验是高维统计推断的基本问题之一,应用领域非常广泛。特别地,在全基因组相关性问题研究中,需要同时对数以万计的假设进行检验,目的是找到与疾病相关的单核苷酸多态性（即SNP）位点。检验中需控制总体错误率,对此,Benjamini和Hochberg（1995）提出了错误发现率（即FDR标准）。实际问题中的检验统计量往往具有相关性,鉴于此,文章在任意协方差结构下,针对混合效应模型,基于最优线性无偏预测的方法,估计随机变量,提出一种FDR的估计方法。模拟表明,文章给出的算法估计FDP在真值附近波动,理论上较合理。 展开更多

关键词 多重假设检验 FDR 混合效应模型 极大似然估计 最优线性无偏预测

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基于Wiener过程的万能式断路器附件剩余寿命预测 被引量：8

19

作者 孙曙光 王佳兴 +2 位作者 王景芹 杜太行 李勤 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期26-37,共12页

万能式断路器作为一个复杂的机械系统,其操作附件的剩余寿命预测对于维护断路器的可靠性至关重要。为准确掌握操作附件剩余寿命情况,提出了一种基于Wiener过程的万能式断路器操作附件剩余机械寿命预测方法。首先,通过对操作附件动作过... 万能式断路器作为一个复杂的机械系统,其操作附件的剩余寿命预测对于维护断路器的可靠性至关重要。为准确掌握操作附件剩余寿命情况,提出了一种基于Wiener过程的万能式断路器操作附件剩余机械寿命预测方法。首先,通过对操作附件动作过程中线圈电流波形的分析选取了动作时间作为性能退化特征量;其次,考虑到断路器操作附件性能退化过程具有线性非单调的特点,采用Wiener过程建立了操作附件的性能退化模型,并利用极大似然估计法对退化模型参数进行估计;然后,基于首达时间的概念建立了剩余寿命预测模型,推导出剩余寿命概率密度函数解析式。最后对安装于万能式断路器上的分励脱扣器和释能电磁铁两种操作附件进行全寿命试验及其剩余寿命预测,预测结果验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 万能式断路器 操作附件 性能退化 WIENER过程 极大似然估计法 剩余寿命预测

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基于自回归条件密度模型的短期负荷预测方法 被引量：15

20

作者 陈昊 万秋兰 王玉荣 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期561-566,共6页

基于对负荷时间序列高阶矩时变特征的研究,提出了一种基于自回归条件密度模型的短期负荷预测新方法.该方法通过引入含时变参数的有偏分布,对负荷时间序列二阶以上矩信息进行了分析和描述.基于南京地区日用电量实际历史数据,分析了该负... 基于对负荷时间序列高阶矩时变特征的研究,提出了一种基于自回归条件密度模型的短期负荷预测新方法.该方法通过引入含时变参数的有偏分布,对负荷时间序列二阶以上矩信息进行了分析和描述.基于南京地区日用电量实际历史数据,分析了该负荷时间序列的时变高阶矩特征,建立了自回归条件密度模型.使用条件对数极大似然估计对模型参数进行了估计,实现了短期负荷预测,验证了该方法的可行性和有效性.结合算例中自回归条件密度模型时变参数的取值范围,推导了时变参数与条件高阶矩的数理关系,给出了一种刻画时间序列时变高偏度(三阶矩)、时变高峰度(四阶矩)的途径.算例分析表明,基于有偏t分布的自回归条件密度负荷预测模型的预测效果良好. 展开更多

关键词 自回归条件密度模型 时变参数 高阶矩 极大似然估计 短期负荷预测

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