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求解多模概率分布Gamma混合模型的半EM算法
1
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。
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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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职称材料
基于Gamma混合模型的出租车落客行为
2
作者
杨方宜
杨荣根
+1 位作者
李伟兵
何向东
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期589-598,共10页
为了更好地理解枢纽送站坪出租车落客行为,提高落客区域通行效率,提出基于Gamma混合模型的出租车落客决策模型.应用精确的出租车轨迹数据,将出租车停车时间分解为主动停车时间、被迫停车时间和落客时间,基于被迫停车时间分析构建等待耐...
为了更好地理解枢纽送站坪出租车落客行为,提高落客区域通行效率,提出基于Gamma混合模型的出租车落客决策模型.应用精确的出租车轨迹数据,将出租车停车时间分解为主动停车时间、被迫停车时间和落客时间,基于被迫停车时间分析构建等待耐性混合分布模型,模型验证结果与真实数据相吻合.在此基础上,以潜在乘客耐心分布、停车位置、期望停车位和行程时间为落客决策模型的核心指标,提取相关因子为解释变量,以是否落客为被解释变量,构建二元面板Logit模型,并对模型进行检验.结果表明,乘客耐心对车辆落客起着决定性的作用,落客决策模型预测准确率超过81%,表明该模型能够较好地预测出租车落客行为,为研究缓堵策略提供基础.
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关键词
客运枢纽
落客区域
gamma混合模型
落客决策
面板数据
模型
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职称材料
题名
求解多模概率分布Gamma混合模型的半EM算法
1
作者
陈佳琪
何玉林
成英超
黄哲学
机构
深圳大学计算机与软件学院
人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)
出处
《计算机应用》
北大核心
2025年第7期2153-2161,共9页
基金
广东省基础与应用基础研究基金粤深联合基金资助项目(2023B1515120020)
广东省自然科学基金资助项目(2023A1515011667)
+1 种基金
深圳市科技重大专项(202302D074)
深圳市基础研究面上项目(JCYJ20210324093609026)。
文摘
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。
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
Keywords
multimodal Probability Density Function(PDF)
gamma
Mixture Model(GaMM)
Expectation-Maximization(EM)algorithm
clustering
log-likelihood function
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于Gamma混合模型的出租车落客行为
2
作者
杨方宜
杨荣根
李伟兵
何向东
机构
金陵科技学院智能科学与控制工程学院
南京理工大学机械工程学院
浙江好易点智能科技有限公司
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期589-598,共10页
基金
江苏省高等学校自然科学基金资助项目(22KJD580003)
金陵科技学院博士科研启动基金资助项目(jit-b-202113)
金陵科技学院科研基金孵化资助项目(jit-fhxm-202105)。
文摘
为了更好地理解枢纽送站坪出租车落客行为,提高落客区域通行效率,提出基于Gamma混合模型的出租车落客决策模型.应用精确的出租车轨迹数据,将出租车停车时间分解为主动停车时间、被迫停车时间和落客时间,基于被迫停车时间分析构建等待耐性混合分布模型,模型验证结果与真实数据相吻合.在此基础上,以潜在乘客耐心分布、停车位置、期望停车位和行程时间为落客决策模型的核心指标,提取相关因子为解释变量,以是否落客为被解释变量,构建二元面板Logit模型,并对模型进行检验.结果表明,乘客耐心对车辆落客起着决定性的作用,落客决策模型预测准确率超过81%,表明该模型能够较好地预测出租车落客行为,为研究缓堵策略提供基础.
关键词
客运枢纽
落客区域
gamma混合模型
落客决策
面板数据
模型
Keywords
passenger terminal
passenger drop-off area
gamma
hybrid model
drop-off decision
panel data model
分类号
U491.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
求解多模概率分布Gamma混合模型的半EM算法
陈佳琪
何玉林
成英超
黄哲学
《计算机应用》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于Gamma混合模型的出租车落客行为
杨方宜
杨荣根
李伟兵
何向东
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
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