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基于贝叶斯理论的云模型参数估计研究

2019-03-28分类号:O212.1

【作者】高艳苹  吕王勇  王玲玲  蔡琳芝  
【部门】四川师范大学数学与软件科学学院  
【摘要】云模型共有三个未知参数:期望、熵、超熵。经典的云参数的估计方法有矩估计法和极大似然估计法,二者都是在将样本均值作为期望的估计值的前提下,分别求得熵和超熵的矩估计和极大似然估计。在期望不是一个未知参数,而是一个随机变量,且分布已知的假设下,应用贝叶斯理论,得到期望的后验分布及其后验估计,并基于期望的后验估计求得熵、超熵的后验矩估计和后验极大似然估计。以均方误差最小为准则,将经典的矩估计、极大似然估计与后验的矩估计、后验极大似然估计比较,得到后验的极大似然估计效果最优的结论。
【关键词】云模型  矩估计  极大似然估计  后验矩估计  后验极大似然估计
【基金】国家自然科学基金青年项目(11601357);; 四川省科技厅应用基础研究项目(2017JY0159);; 四川省教育厅重点项目(2015ZA0030);; 可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室项目(SCVCVR2018.08VS)
【所属期刊栏目】统计与决策
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