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周期数据时段划分的双截断高斯混合模型及其EM算法

2021-10-14分类号:O212;U491.51

【作者】官国宇  王运豪  别一鸣  
【部门】东北师范大学经济与管理学院  东北师范大学数学与统计学院  吉林大学交通学院  
【摘要】有限混合模型是多模态数据拟合和聚类的有力工具。本文针对具有多模态的周期数据提出了双截断高斯混合模型,并推导出相应的EM算法,再通过BIC准则确定混合成分个数。该方法的优点是可以将相邻周期上距离较近的数据聚为一类。模拟研究显示,在具体参数设置下,EM算法和BIC准则是相合的。最后,该方法应用于车流量数据的时段划分,将一天划分为具有显著特征的6个时段,有助于交通部门采取相应策略,为优化交通灯信号配时提供参考依据。
【关键词】周期数据  时段划分  双截断高斯混合模型  EM算法
【基金】国家社会科学基金(19CTJ013)
【所属期刊栏目】数理统计与管理
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