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[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘懿纬 王魏 张淑雨 孙俊洋 李双双
针对小样本数据下氨氮浓度模型预测精度不高、收敛速度较慢的问题，采用长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）建立氨氮浓度预测模型，并利用贝叶斯优化算法和元学习机制对模型进行优化。其中贝叶斯优化算法用来优化预测模型的超参数，同时给出模型参数的初始值，再使用Meta-LSTM算法学习模型梯度并允许优化器之间进行参数共享和更新，最终实现对氨氮浓度预测模型的优化。将该方法与LSTM、GRU和RNN模型进行对比试验，结果显示，研究所建模型对氨氮浓度预测的均方根误差、平均绝对误差和均方误差分别为0.027 6、0.023 9和0.000 76，均优于其他预测模型。表明基于贝叶斯和元学习的氨氮浓度预测模型对小样本数据建模有效，可以实现网络快速收敛，精度满足水产养殖中氨氮浓度预测需求。
[期刊] 财会月刊
[作者]
王燕嘉
公司是否存在重大会计差错一直是学术界和理论界关注的热点。对重大会计差错的预测进行单纯的定性或定量研究存在着局限性,而贝叶斯模型不仅利用了前期的数据信息,还综合考虑了决策者的经验和判断等信息,同时将客观因素和主观因素结合起来,对预测异常情况的发生具有更大的灵活性。为此,选取20022015年间财务报表涉嫌差错并且被证监会要求重述的公司作为样本,运用贝叶斯模型预测公司发生重大会计差错的可能性,并且与古典概率模型作比较。结果表明,与古典概率模型相比,贝叶斯模型并没有改变第一类差错(将非虚报公司列为虚报公司)预测
[期刊] 财会月刊
[作者]
王燕嘉
公司是否存在重大会计差错一直是学术界和理论界关注的热点。对重大会计差错的预测进行单纯的定性或定量研究存在着局限性,而贝叶斯模型不仅利用了前期的数据信息,还综合考虑了决策者的经验和判断等信息,同时将客观因素和主观因素结合起来,对预测异常情况的发生具有更大的灵活性。为此,选取2002~2015年间财务报表涉嫌差错并且被证监会要求重述的公司作为样本,运用贝叶斯模型预测公司发生重大会计差错的可能性,并且与古典概率模型作比较。结果表明,与古典概率模型相比,贝叶斯模型并没有改变第一类差错(将非虚报公司列为虚报公司)预测的概率,但增强了预测第二类差错(将虚报公司列为非虚报公司)的灵敏度。贝叶斯模型的运用使得审计师、投资者和监管者能够更敏锐地发现公司存在的重大会计差错,从而降低相应的风险。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈志刚 贾涛 陶厚永
企业可以持续不断地收集市场需求信息,利用贝叶斯方法获得更精确的市场需求预测。通常订货时间越晚,收集的市场需求信息数据越多且越精确,然而此时采购成本会较高。企业需要决策在当前时点是否订货以及最优的订货量。文章运用搜集的数据建立市场需求的预测过程,分析数据对预测市场需求的影响。当市场需求预测的调整量为正态分布且存在订货成本时,建立了基于贝叶斯预测更新的报童模型,并给出了企业最优库存策略和求解算法。通过敏感性分析说明了采购成本和市场需求信息对库存策略的影响。
关键词：
预测更新过程 市场需求 贝叶斯 报童模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
肖进 贺昌政
本文采取定性的理论分析、随机模拟和实证试验相结合的方式,从先验信息的使用、模型产生机制、算法停止法则等方面比较了两类模型的异同,并重点试验分析了自组织数据挖掘(SODM)自回归模型与贝叶斯自回归模型的拟和以及预测性能。结果表明,对于具有小噪声样本数据的系统,贝叶斯时序模型的效果较优;而对于具有大噪声、小样本数据的系统,SODM时序模型更适合。本文最后提出将这两类模型结合考虑建立模型。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨炜明 郭益敏
为了描述空间相关关系的复杂性,文章结合Pair-copula函数将空间相关结构分解成双变量之间的条件相关。对Pair-copula空间分析模型提出了边缘分布参数及相关结构参数的贝叶斯估计,结合实际数据探讨了高斯随机场下的先验分布选择问题,给出了未知参数后验分布函数。提出了基于Pair-copula函数的空间预测方法,并通过交叉验证,与传统空间预测方法的预测精度进行了比较。结果表明,Pair-copula空间预测方法在对复杂空间数据的分析上具有明显的优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
柯赟
随着新兴媒体的出现,为了提前并更加准确地判断突发事件网络舆情的发展演化方向,以便做出比较合理的预测监控。文章基于动态贝叶斯网络模型,建立了关于突发事件的网络舆情预测监控模型。通过关联概率的计算,对动态贝叶斯网络中存在因果关系的节点变量进行预测。并以分析2014年上海踩踏事件为例,确定此事件对象中的节点变量,并通过10位专家评分的方式给出了对突发事件网络舆情进行预测的具体操作方法,得到比较合理的预测结果,证明了该方法的可行性和实用性。
[期刊] 统计研究
[作者]
朱慧明
This paper mainly deals with the Bayesian statistical inference theory on the VAR(p) forecasting model based on the parameters’ Minnesota conjugate prior distribution,including the prior distribution's structure, the parameters’ posterior distribution, and compares the forecasting accuracy of AR,VAR and BVAR model.
[期刊] 预测
[作者]
魏炜 申金升
本文运用纳什均衡和贝叶斯更新模型,得到了供应链联合预测均衡的存在条件。模型中,供应商和零售商均需决定是否投资于预测和信息分享技术,双方的需求预测将由零售商汇总成一个统一的预测。结果表明,当考虑信息分享成本时,供应商在投资后必然会分享,而零售商不会进行信息分享。当双方预测之间相关性较低、双方预测能力均处于中等水平、双方谈判实力比较接近时,实现联合预测的可能性较大。这一结论为企业是否参与CPFR项目以及选择协同预测伙伴提供了决策依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明 陈骏武 马奔
数据挖掘是实施客户关系管理的关键技术,近年来成为人们研究的热点。针对传统数据挖掘技术的不足,本文提出了贝叶斯网络学习模型。通过研究客户关系管理网络学习过程的特点,证明了贝叶斯网络在客户关系管理中应用的有效性和可行性。实证分析表明:与传统挖掘技术相比,贝叶斯网络学习模型结合先验信息和后验信息,能够更准确地反映客户数据间的潜在关系。
[期刊] 上海海洋大学学报
[作者]
滕丽华 杨季芳
贝叶斯网络具有强大的推理能力,能与先验知识和数据结合,进行定性和定量分析,提供了一条有效的处理预测问题的途径,首先介绍了以上贝叶斯网络及其特点,并讨论如何学习贝叶斯网络结构,然后由专家知识和给定数据,构造了一个海底网箱养殖的贝叶斯网络预测模,该模型能有效的表达网箱养殖环境各个指标之间的因果关系,进而可以对指定的网箱养殖的移动周期进行预测和决策。实验结果表明,试验数据显示评价的准确性是89.7%。以上证明该方法是有效可行的,表明贝叶斯网络是一种很有前途的预测评价方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明,韩玉启,郑进城
本文系统地分析了AR(P)时间序列模型的数学模型及其条件似然函数,并根据似然函数的统计结构构造了模型参数的共轭先验分布,研究了正态—Gamma先验分布情况下模型的贝叶斯推断理论,包括模型自回归系数和精度参数后验分布的统计推断、二次损失函数下参数的贝叶斯估计;同时,从统计数学方法上严格地证明了一步超前预测模型的预报分布为t分布。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周丽莉 胡军 章昊
贝叶斯统计模型对于描述复杂市场环境下的决策行为具有重要意义。当决策者具有根据信息不断更新信念的学习行为时,不能再采用传统的静态稳定参数推断方法进行统计决策。在贝叶斯框架下,可以结合决策主体的主观信念设定相关参数构建模型。文章基于储蓄-消费模型的研究,发现市场学习行为对统计决策的影响显著,构建具有学习过程的贝叶斯决策模型能够解释过于保守的谨慎行为。通过统计模拟,进一步说明具有学习过程的决策行为更加贴近现实。
关键词：
学习行为 贝叶斯方法 决策模型 模拟
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明
ARFIMA模型是时间序列分析理论体系中的一个新领域,其模型结构比较复杂。本文系统地研究了时间序列ARFIMA(p,d,q)模型的贝叶斯预测问题,给出了模型的似然函数形式,构造了模型参数的先验分布;根据贝叶斯定理严密地推断了参数的后验边缘分布密度函数,建立了贝叶斯ARFIMA模型预测的基本程序,并且进行了实证研究分析。
[期刊] 统计研究
[作者]
曾勇,唐小我
一种无偏组合预测方法及其贝叶斯模型①①本项研究系国家教委优秀年轻教师基金资助项目。曾勇唐小我ＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｉｓｐａｐｅｒｄｉｓｃｕｓｓｅｓｓｅｖｅｒａｌｍｅｔｈｏｄｓｔｏｔｅｓｔｕｎｂｉａｓｅｄｎｅｓｓｉｎｆｏｒｅｃａｓｔｍｏｄｅｌｓ，ｔｈｅｎ...
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