多过程动态线性模型及Bayes预测  

MULTIPROCESS DYNAMIC LINEAR MODELS AND BAYESIAN FORECASTING

作　　者：张孝令[1] 刘福升 张承进 

机构地区：[1]山东矿业学院数学系,山东省泰安市271019

出　　处：《曲阜师范大学学报（自然科学版）》1992年第3期18-24,共7页Journal of Qufu Normal University(Natural Science)

摘　　要：本文讨论了多过程动态线性模型.根据结构和应用目的的不同,将多过程模型分为两类.第一类是由动态线性模型离散概率混合而成的,主要用于模型选择;第二类在不同的时刻用不同的模型来拟合序列,然后再离散混合,它主要用于变化较大或有突发事件的序列预测.This paper discusses multiprocess dynamic linear models.Wedivide the models into two classes,class Ⅰand class Ⅱ,according to theirstructures and uses.Class Ⅰis used to model selection and they are thediscrete probability mixtures of DLMs.Class Ⅱ is used to model the series thathave major changes and outliers.In that case,different models are used tomodel series at different time intervals.

关 键 词：多过程 动态线性模型 BAYES预测 

分 类 号：O231[理学—运筹学与控制论]