非线性贝叶斯动态模型

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非线性贝叶斯动态模型的重要性再抽样(英文)被引量：7
《数学杂志》2012年第2期206-210,共5页苏兵 高理峰 
Supported by the Humanities and Social Science Fund of the Ministry of Education (10YAJ720035)
本文研究了非线性贝叶斯动态模型的随机模拟.在更宽泛的先验分布假设下.利用重要性再抽样的方法,以"样本"代替"分布",实现了对模型的后验推断、预测和模型选择,扩张了贝叶斯动态模型的应用领域.
关键词：动态模型 重要性再抽样 后验推断 贝叶斯因子 
一类非线性贝叶斯动态模型的算法研究
《中国科技信息》2010年第22期99-100,共2页潘福臣 李琳 
本文利用自主滤波与神经网络相结合的方法,对非线性贝叶斯动态模型进行了简单的探讨,从而给模型的短期预测以自适应,自纠正的智能化功能,为非线性贝叶斯动态系统的预测提供了一条可行的途径.
关键词：非线性贝叶斯动态模型 自主滤波 神经网络 
NTM方法在非线性贝叶斯动态模型中的应用
《周口师范学院学报》2007年第5期37-39,共3页高汝召 边平勇 赵衍才 
将NTM方法应用于非线性贝叶斯动态模型,给出了它的递推公式以及随机变量的数字特征的计算,与蒙特卡洛方法相比提高了效率和精度.
关键词：NTM方法 非线性贝叶斯动态模型 数字特征 递推公式 
非线性贝叶斯动态模型及其随机模拟算法
《统计与决策》2007年第13期133-134,共2页边平勇 李金静 
一、引言非线性贝叶斯动态模型定义为 观测方程：zk=hk（xk，nk） 状态方程：xk=fk（xk-1，vk-1） 初始先验：（x0｜D0） 其中，观测方程描述观测值（或向量）如何随参数变化，状态方程描述参数如何随时间变化。
关键词：动态模型 贝叶斯 非线性 随机模拟 状态方程 算法 时间变化 观测 
非线性贝叶斯动态模型的一种处理方法
《山东科技大学学报（自然科学版）》2004年第2期96-97,共2页王建新 刘福升 
对一类非线性贝叶斯动态模型进行了处理。用筛选算法进行抽样,利用得到的样本进行各种推断和预测。
关键词：非线性贝叶斯动态模型 筛选算法 MONTE Carlo算法 
多变量非线性贝叶斯动态模型的参数估计
《经济数学》2003年第3期72-75,共4页王建新 刘福升 
本文讨论多变量非线性贝叶斯动态模型参数估计 ,将 Monte Carlo最优法用于极大似然函数 。
关键词：多变量 非线性贝叶斯动态模型 参数估计 MONTE Carlo最优法 极大似然函数 
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