基于ABC-GS的状态空间模型估计方法

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作者 汤丹 赵昕东 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第23期15-18,共4页

文章采用近似贝叶斯吉伯斯样本生成(简称ABC-GS)方法估计状态空间模型,并在已知参数具体值的情况下,生成符合给定状态空间模型的模拟数据,然后应用ABC-GS方法估计模拟数据。估计结果表明,采用ABC-GS方法估计的参数和状态向量与真实值非... 文章采用近似贝叶斯吉伯斯样本生成(简称ABC-GS)方法估计状态空间模型,并在已知参数具体值的情况下,生成符合给定状态空间模型的模拟数据,然后应用ABC-GS方法估计模拟数据。估计结果表明,采用ABC-GS方法估计的参数和状态向量与真实值非常近似且结果优于基于Kalman滤波的最大似然估计。最后,应用ABC-GS方法估计中国1991-2018年的潜在产出增长率和增长率缺口。 展开更多

关键词 近似贝叶斯估计 吉伯斯样本生成 状态空间模型 潜在产出

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利用近似贝氏计算推论台湾海峡沿岸秋茄种群的拓殖路线 被引量：6

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作者 阮宇 吕佳 +1 位作者 李俊清 肖国生 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第13期4304-4313,共10页

由于地理关系,台湾海峡两岸的红树植物组成具有高度的相似性,都以耐寒性较强的秋茄为优势种。中国台湾(以下简称"台湾")与大陆仅一水之隔,因此台湾的秋茄种群来源最有可能来自东南沿海种群,然而台湾南、北红树植物种群的拓殖... 由于地理关系,台湾海峡两岸的红树植物组成具有高度的相似性,都以耐寒性较强的秋茄为优势种。中国台湾(以下简称"台湾")与大陆仅一水之隔,因此台湾的秋茄种群来源最有可能来自东南沿海种群,然而台湾南、北红树植物种群的拓殖路线以及与大陆东南沿海种群的遗传关系的研究至今仍未见报道。通过SSR分子标记,利用近似贝氏计算(Approximate Bayesian Computation)推测海峡两岸4个分布区域秋茄的起源及其拓殖路线。结果表明4个区域的种群出现明显分化,大陆东南北部种群与其他种群间分化程度最高。通过推测台湾北部种群起源可追溯到29000—48400a前,早于末次冰期时间,且台湾北部种群遗传结构与大陆东南南部种群最相近,推测它们可能共同起源于南方祖先。大陆东南沿海南北种群的溯祖时间约为15.1万年至25.2a年前,约为更新世中期末,则意味东南沿海南、北种群的遗传分化可能受到更新世后期气候变化与海侵海退的影响而出现隔离,或东南沿海南、北种群可能来自不同的起源。而台湾南部种群与台湾北部种群的相似性,表明台湾南部种群是由北部种群拓殖而来,近似贝氏计算亦支持这个假说。因而,可以推测海峡两岸秋茄的拓殖路线是从大陆东南南方种群随黑潮迁移至台湾北部,再从北部拓殖到台湾南部。利用近似贝氏计算推论台湾海峡两岸红树林种群起源及拓殖路线,为未来我国东南沿海红树林植物的生物地理研究提供参考。 展开更多

关键词 秋茄 遗传结构 近似贝氏计算(approximate bayesian computation) 起源 拓殖路线 中国台湾

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基于贝叶斯网络近似推理的网络脆弱性评估方法 被引量：13

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作者 贾炜 连一峰 +1 位作者 冯登国 陈思思 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期191-198,共8页

针对大规模计算机网络的脆弱性评估,提出了一种基于贝叶斯网络近似推理的评估方法,对网络各组件和影响网络安全的因素进行建模,采用模型检测工具生成攻击状态转移图,描述网络脆弱性的利用过程,通过采用随机采样的方法对网络的攻击状态... 针对大规模计算机网络的脆弱性评估,提出了一种基于贝叶斯网络近似推理的评估方法,对网络各组件和影响网络安全的因素进行建模,采用模型检测工具生成攻击状态转移图,描述网络脆弱性的利用过程,通过采用随机采样的方法对网络的攻击状态转移图进行近似推理,经过对采样样本的统计分析得到网络脆弱性评估的量化结果,为提升网络的安全性能提供理论依据。 展开更多

关键词 计算机网络 贝叶斯网络近似推理 随机采样 攻击状态转移图 脆弱性

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近似贝叶斯计算结合马尔科夫链蒙特卡洛的概率潮流计算 被引量：9

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作者 高锋阳 袁成 +2 位作者 李昭君 齐晓东 庄圣贤 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期265-272,共8页

风电等分布式电源的强随机性直接增强配电网的不确定性,提出一种近似贝叶斯计算结合马尔科夫链蒙特卡洛的方法求解概率潮流。根据近似贝叶斯计算考虑状态变量先验信息的概率思想,结合马尔科夫链蒙特卡洛得到计及随机性的状态变量模拟样... 风电等分布式电源的强随机性直接增强配电网的不确定性,提出一种近似贝叶斯计算结合马尔科夫链蒙特卡洛的方法求解概率潮流。根据近似贝叶斯计算考虑状态变量先验信息的概率思想,结合马尔科夫链蒙特卡洛得到计及随机性的状态变量模拟样本。再采用奇异值分解生成随机变量的观测样本,通过误差函数将系统的随机性刻画为模拟样本和观测样本的相似性。引入提议分布结合概率潮流模型实现统计特征值的计算和对比,再利用Jacobi行列式作为误差修正量更新样本值,使之最大程度接近真实后验分布。在IEEE 9、IEEE 33节点系统中的仿真结果表明,改进的近似贝叶斯计算较传统近似贝叶斯计算拟合精度更高,能有效降低状态变量后验概率求解难度,可用于高渗透率风电并网下系统分析与评估。 展开更多

关键词 风力发电 概率潮流 近似贝叶斯计算 马尔科夫链蒙特卡洛方法 奇异值分解

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结构概率损伤识别的改进近似贝叶斯计算 被引量：12

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作者 方圣恩 陈杉 董照亮 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期224-233,共10页

结合近似贝叶斯计算(ABC)、Metropolis Hastings(MH)抽样和随机响应面(SRS)提出了一种改进近似贝叶斯计算方法,用于快速估计结构随机参数的后验概率分布,进而识别结构损伤。首先将ABC与MH抽样结合,引入建议分布、接受概率和动态容差来... 结合近似贝叶斯计算(ABC)、Metropolis Hastings(MH)抽样和随机响应面(SRS)提出了一种改进近似贝叶斯计算方法,用于快速估计结构随机参数的后验概率分布,进而识别结构损伤。首先将ABC与MH抽样结合,引入建议分布、接受概率和动态容差来判断抽样样本的准确度,同时通过误差函数对比仿真样本和实测样本的相似性,避免了求解似然函数;然后针对大量抽样样本的响应计算,利用SRS建立结构随机参数与响应之间的显式表达式,实现对响应统计特征值的快速计算;最后基于改进ABC法估计试验钢筋混凝土梁的参数后验概率分布,进一步构建和对比损伤前后梁的概率损伤指标,以此判断梁的损伤位置和程度。研究结果表明:改进ABC法能有效降低参数后验概率分布的求解难度,同时提高了贝叶斯参数识别问题的求解效率,特别是与传统贝叶斯方法相比,改进ABC法可以识别梁的多损伤工况。 展开更多

关键词 概率损伤识别 随机响应面 后验概率分布 近似贝叶斯计算 METROPOLIS Hastings抽样

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结合近似贝叶斯计算和改进群体蒙特卡洛抽样的结构损伤识别 被引量：6

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作者 方圣恩 陈杉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期143-149,共7页

为避免陷入低概率区抽样并提高抽样效率,改进了群体蒙特卡洛(PMC)抽样算法,再结合近似贝叶斯计算(ABC)和随机响应面(SRS)提出一种概率损伤识别方法。首先将ABC和改进PMC算法进行嵌套,利用每个迭代步的样本方差来搅动粒子群和求取自适应... 为避免陷入低概率区抽样并提高抽样效率,改进了群体蒙特卡洛(PMC)抽样算法,再结合近似贝叶斯计算(ABC)和随机响应面(SRS)提出一种概率损伤识别方法。首先将ABC和改进PMC算法进行嵌套,利用每个迭代步的样本方差来搅动粒子群和求取自适应权重系数,再构造衡量仿真和实测样本间相似度的误差函数,用于替代似然函数;然后使用SRS建立结构随机响应的显式表达式,大幅提高响应统计特征值的计算效率;最后将求得的参数后验概率分布统计特征值作为损伤指标,根据损伤前后指标值的变化来判断损伤位置和程度。对试验钢筋混凝土梁的单、多工况损伤进行了识别,验证了所提出方法在保证参数后验分布估计精度的条件下,可以有效提高贝叶斯推断过程的计算效率。 展开更多

关键词 概率损伤识别 近似贝叶斯计算 改进PMC抽样 随机响应面 参数后验概率分布

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空间自回归模型中系数变量及误差项的贝叶斯估计 被引量：4

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作者 王慧 吴茜茜 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第9期1291-1296,共6页

文章基于长三角地区26个城市10年间的空间面板数据,通过建立空间自回归模型,针对似然函数的复杂情况,分别采用马尔科夫链蒙特卡洛方法和近似贝叶斯计算进行贝叶斯推断。数值结果表明,服务业集聚度以及固定资产投资对于地区生产总值影响... 文章基于长三角地区26个城市10年间的空间面板数据,通过建立空间自回归模型,针对似然函数的复杂情况,分别采用马尔科夫链蒙特卡洛方法和近似贝叶斯计算进行贝叶斯推断。数值结果表明,服务业集聚度以及固定资产投资对于地区生产总值影响最大。通过比较两类方法的估计结果发现:马尔科夫链蒙特卡洛方法虽依赖于似然的核函数,对于先验超参数的设定更为敏感,且要求控制采样样本的自相关性,但可以高效地估计参数;而近似贝叶斯计算方法能够避免求解似然函数,对先验超参数的设定更稳固,同时也能有效地估计参数。 展开更多

关键词 空间自回归模型 马尔科夫链蒙特卡洛 近似贝叶斯计算 空间面板

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基于近似贝叶斯计算方法的排队模型参数估计 被引量：4

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作者 张岚 钱夕元 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期108-114,121,共8页

基于贝叶斯推断对单服务台的马尔科夫与非马尔科夫系统下的4个排队模型做参数估计与效果评价,并对银行排队叫号换汇数据做实证研究。采用近似贝叶斯计算的方法有效解决复杂排队模型似然函数难解析表达的问题。利用R中queue computer包给... 基于贝叶斯推断对单服务台的马尔科夫与非马尔科夫系统下的4个排队模型做参数估计与效果评价,并对银行排队叫号换汇数据做实证研究。采用近似贝叶斯计算的方法有效解决复杂排队模型似然函数难解析表达的问题。利用R中queue computer包给出M/M/1,M/G/1,G/M/1,GI/GI/1这4个排队模型的到达时间与服务时间的参数估计及后验分布图。其中M/M/1:估计值(真实值)分别约为1.02(1)、 1.12(1/0.9),都与真实值接近;M/G/1:1.17(1)、1.21(1.2),对服务时间的估计效果优于到达时间;G/M/1:0.49(0.5)、0.96(1),从后验分布进一步得到对服务时间的估计更准确;GI/GI/1:1.16(1.1)、1.07(1)、0.23(0.251)、0.22(0.25),各分量的估计值与真实值相对接近。对于实际银行数据,估计得的参数所拟合的数据与Ausin的拟合数据分布接近。研究表明,近似贝叶斯的方法在排队模型的参数估计上有较大优势,在实际数据中取得了较好应用。 展开更多

关键词 排队论 近似贝叶斯计算 参数估计

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近似Bayes计算前沿研究进展及应用 被引量：3

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作者 朱万闯 季春霖 邓柯 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2019年第11期1179-1203,共25页

在大数据和人工智能时代,建立能够有效处理复杂数据的模型和算法,以从数据中获取有用的信息和知识是应用数学、统计学和计算机科学面临的共同难题.为复杂数据建立生成模型并依据这些模型进行分析和推断是解决上述难题的一种有效手段.从... 在大数据和人工智能时代,建立能够有效处理复杂数据的模型和算法,以从数据中获取有用的信息和知识是应用数学、统计学和计算机科学面临的共同难题.为复杂数据建立生成模型并依据这些模型进行分析和推断是解决上述难题的一种有效手段.从一种宏观的视角来看,无论是应用数学中常用的微分方程和动力系统,或是统计学中表现为概率分布的统计模型,还是机器学习领域兴起的生成对抗网络和变分自编码器,都可以看作是一种广义的生成模型.随着所处理的数据规模越来越大,结构越来越复杂,在实际问题中所需要的生成模型也变得也越来越复杂,对这些生成模型的数学结构进行精确地解析刻画变得越来越困难.如何对没有精确解析形式(或其解析形式的精确计算非常困难)的生成模型进行有效的分析和推断,逐渐成为一个十分重要的问题.起源于Bayes统计推断,近似Bayes计算是一种可以免于计算似然函数的统计推断技术,近年来在复杂统计模型和生成模型的分析和推断中发挥了重要作用.该文从经典的近似Bayes计算方法出发,对近似Bayes计算方法的前沿研究进展进行了系统的综述,并对近似Bayes计算方法在复杂数据处理中的应用前景及其和前沿人工智能方法的深刻联系进行了分析和讨论. 展开更多

关键词 近似Bayes计算 生成模型 深度学习 不确定性推断

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考虑风电相关系数矩阵非正定的概率潮流计算 被引量：8

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作者 胡建军 郭飞 +1 位作者 王波 吴佳静 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第11期4465-4471,共7页

高比例风电并网导致电力系统的随机性因素急剧增加,概率潮流计算是电力系统运行和规划的必要工具。提出一种可灵活处理相关系数矩阵非正定的概率潮流方法。该算法通过改进近似贝叶斯计算,和结合奇异值分解的Nataf变换得到考虑相关性的... 高比例风电并网导致电力系统的随机性因素急剧增加,概率潮流计算是电力系统运行和规划的必要工具。提出一种可灵活处理相关系数矩阵非正定的概率潮流方法。该算法通过改进近似贝叶斯计算,和结合奇异值分解的Nataf变换得到考虑相关性的状态变量样本,通过误差函数快速计算和比照统计特征值,进而将状态变量概率分布求解问题转变为一种参数反演问题。基于IEEE-30节点系统的仿真结果验证了所提方法的计算精度和时效性。 展开更多

关键词 风电并网 概率潮流 奇异值分解 改进近似贝叶斯计算

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基于个体传染病模型研究个体行为改变对甲型H1N1的影响

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作者 闫琴玲 肖燕妮 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1-10,共10页

个体行为在突发性传染病传播过程中起着重要作用,通过行为改变来减缓和控制突发性传染病传播的能力是应对策略的一个重要方面,因此了解个体行为改变如何影响突发性传染病的传播至关重要。基于2009年甲型H1N1流感(A/H1N1)数据,建立基于... 个体行为在突发性传染病传播过程中起着重要作用,通过行为改变来减缓和控制突发性传染病传播的能力是应对策略的一个重要方面,因此了解个体行为改变如何影响突发性传染病的传播至关重要。基于2009年甲型H1N1流感(A/H1N1)数据,建立基于社交网络的个体决策心理模型(LHBM),将个体行为改变率嵌入个体水平的传播动力学模型(IBMs),并研究个体行为改变如何影响A/H1N1的动态变化。然后,基于IBMs,应用基于序列蒙特卡罗的近似贝叶斯计算方法(ABC SMC)估计未知参数。结果表明:IBMs能更准确地描述A/H1N1的传播过程,揭示个体行为改变对A/H1N1暴发的影响。此外,媒体宣传的重点应集中在如何引导个体的行为改变,而且个体的积极响应对于缓解和控制突发性传染病至关重要。 展开更多

关键词 个体行为改变 甲型H1N1流感 个体行为模型 LHBM模型 基于序列蒙特卡罗的近似贝叶斯计算方法

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