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中国1982年后人口普查和抽样调查中死亡漏报的估计——基于bayesian分层回归模型

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人口研究 2022年第1期46卷 19-36页

作者：李成米红浙江大学公共管理学院浙江杭州310058

利用bayesian分层回归模型估计中国1982年后历次人口普查和抽样调查的死亡漏报率及其随时间的变化。结果表明:0岁死亡漏报率随时间的变化具有明显的阶段性,而1~4岁死亡漏报率随时间的变化趋势不明显;全年龄、5~14岁和15~59岁、60~89岁... 详细信息

利用bayesian分层回归模型估计中国1982年后历次人口普查和抽样调查的死亡漏报率及其随时间的变化。结果表明:0岁死亡漏报率随时间的变化具有明显的阶段性,而1~4岁死亡漏报率随时间的变化趋势不明显;全年龄、5~14岁和15~59岁、60~89岁和90岁及以上死亡漏报率随时间的变化基本近似且同样具有阶段性。受漏报原因和不同时期社会背景的影响,女性1~4岁的死亡漏报率不一定低于0岁的死亡漏报率。人口普查成人阶段各年龄死亡漏报率差别较大,而人口抽样调查则较为一致。2000年人口普查男性和2010年全人口90岁及以上死亡率偏低是由比较严重的死亡漏报造成。死亡漏报对预期寿命计算误差的影响因年龄而异,二者关系在婴幼儿中较弱,其余年龄死亡漏报和预期寿命误差存在显著线性正相关。

关键词： bayesian模型死亡漏报人口普查和抽样调查死亡率数据质量

利用bayesian可靠性分析模型和bayesian状态空间模型评估住房抵押贷款违约风险

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利用Bayesian可靠性分析模型和Bayesian状态空间模型评估住房抵押...

作者：戴慧吉林大学

学位级别：硕士

资本配置的决策依赖于信誉的评估.在银行的投资组合领域，违约事件极其罕见，与此相关的数据信息记载也是微乎其微.为了更有效的资本配置，更好的风险管理，以及Basel II准则对于银行资本标准要求的合规性，有关违约率问题的推断是必要... 详细信息

资本配置的决策依赖于信誉的评估.在银行的投资组合领域，违约事件极其罕见，与此相关的数据信息记载也是微乎其微.为了更有效的资本配置，更好的风险管理，以及Basel II准则对于银行资本标准要求的合规性，有关违约率问题的推断是必要的.在这篇论文中，一方面将介绍依赖于个人行为的违约率的持续期间类型模型，以及建立范围更加深广，即广义的违约风险模型.本文将通过介绍在可靠性分析方面运用的bayesian建模方法来描述与时间相关的违约数据.这一部分主要介绍的模型是能够体现非单调违约率的比例冒险广义gamma模型，并且还将介绍该模型的bayesian推断.另一方面，按照Basel II准则的要求，在总体水平上管理风险对于银行和金融业机构来说更是重中之重.在建立总抵押贷款违约率模型时，从业者和研究人员所关心的问题是，评估违约率是否呈现出动态行为，以及识别和判断宏观经济变量对总体水平违约率的影响.为了解决这些问题，本文将介绍使用具有Poisson测量的离散时间bayesian状态空间模型来建立总抵押贷款违约率模型，亦即本文的侧重点.此外，本文还将讨论使用Markov链Monte Carlo（MCMC）方法对该模型中的参数进行更新和估值.

关键词：住房抵押贷款违约风险 bayesian模型可靠性分析

基于贝叶斯模型与VAR模型的蔬菜销量与定价预测

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数学建模及其应用 2024年第2期13卷 57-65页

作者：艾乐怡刘珉熙李浩杨新平楚雄师范学院数学与计算机科学学院云南楚雄675000

对商超蔬菜日销售数据进行数据透视筛选,利用同期平均法处理异常值和缺失值,生成年度日销售新数据.对单品蔬菜销量进行Shapiro-Wilks检验,发现不服从正态分布,但经相关性分析发现同类别不同蔬菜单品销量间存在显著相关性.构建同类蔬菜销... 详细信息

对商超蔬菜日销售数据进行数据透视筛选,利用同期平均法处理异常值和缺失值,生成年度日销售新数据.对单品蔬菜销量进行Shapiro-Wilks检验,发现不服从正态分布,但经相关性分析发现同类别不同蔬菜单品销量间存在显著相关性.构建同类蔬菜销量bayesian模型,定量化表达单品间销量的关系,建立单品蔬菜销量的bayesian模型刻画销量的主要影响因素,两个模型分析和预测结果与实际相符.构建VAR(2)模型,完成未来一周补货设计.以收益最大化为目标,在满足市场需求与销售空间限制下,建立优化模型,完成未来一天的补货量及定价设计,为商超蔬菜销售提供合理化建议.

关键词：同期平均 bayesian模型 MC链收敛性 VAR(2)模型优化模型

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利用贝叶斯模型进行热参数估计

系统仿真学报 2006年第6期18卷 1462-1465页

作者：高思云杨晨重庆大学动力工程学院重庆400044

对利用bayesian模型分析热传导反问题中的导热系数预测问题的方法进行了研究。导热系数反问题的解是其后验概率密度的数学期望,用MarkovchainMonteCarlo算法计算后验状态空间以得到未知导热系数的统计估计。方法中取导热系数的先验分布... 详细信息

对利用bayesian模型分析热传导反问题中的导热系数预测问题的方法进行了研究。导热系数反问题的解是其后验概率密度的数学期望,用MarkovchainMonteCarlo算法计算后验状态空间以得到未知导热系数的统计估计。方法中取导热系数的先验分布满足正态分布,似然函数中的温度数据满足稳态零均值白噪声,先验分布与似然函数相乘得到后验概率密度函数。采用Metropolis-Hasting算法进行数据采样构造Markovchain,并截取收敛后的样本进行分析。

关键词：参数估计 bayesian模型 Markov chain Monte Carlo Metropolis-Hasting算法

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中国城乡居民消费行为结构突变研究

统计与决策 2013年第22期29卷 88-91页

作者：王小刚王黎明北方民族大学数学与信息科学学院银川750021 上海财经大学统计与管理学院上海200433 上海财经大学浙江学院浙江金华321013

文章引入基于结构突变的面板回归模型和bayesian模型对消费水平存在差异的城乡居民消费行为的稳定性进行了研究。两种模型的结论均表明:居民消费行为受经济环境变化和收入差距扩大的影响在2008年附近发生结构突变。研究发现:农村居民消... 详细信息

文章引入基于结构突变的面板回归模型和bayesian模型对消费水平存在差异的城乡居民消费行为的稳定性进行了研究。两种模型的结论均表明:居民消费行为受经济环境变化和收入差距扩大的影响在2008年附近发生结构突变。研究发现:农村居民消费行为改变的时间要早于城镇居民,中等消费水平组的居民改变消费行为的时间早于高消费组,最迟缓的是低消费组。

关键词：结构突变面板回归模型 bayesian模型消费行为

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生物信息学中的智能模型

计算机工程与应用 2003年第28期39卷 81-84页

作者：潘金灯郭腾冲涂序彦北京科技大学杭州市公安局安康医院杭州311113 中芯国际集成电路制造有限公司上海201203

“生物信息学”是一门交叉学科,包含生物信息的获取、处理、存储、分发和解释等,它综合运用数学、信息科学和生物学的各种工具,阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。文章对“生物信息学”的进展进行评述,从“人工智能”的观点,研究... 详细信息

“生物信息学”是一门交叉学科,包含生物信息的获取、处理、存储、分发和解释等,它综合运用数学、信息科学和生物学的各种工具,阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。文章对“生物信息学”的进展进行评述,从“人工智能”的观点,研究生物信息学中用到的模型和方法;并从计算机的角度分析了生物信息学存在问题和发展方向。

关键词：生物信息学生物芯片隐含马尔科夫模型支持向量机人工神经元网络 bayesian模型聚类分析

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研发项目工作量估计方法的可靠性评估与预测

科技进步与对策 2013年第6期30卷 118-121页

作者：张俊光杨芳芳徐振超北京科技大学东凌经济管理学院北京100083

为提高研发项目工作量估计的精确度,减少因工作量估计方法应用不当造成的研发项目失败,将一种基于新Dirichlet先验分布的适合小子样复杂系统可靠性增长评估与预测的bayesian模型应用于验证研发项目工作量估计方法的有效性。通过利用先... 详细信息

为提高研发项目工作量估计的精确度,减少因工作量估计方法应用不当造成的研发项目失败,将一种基于新Dirichlet先验分布的适合小子样复杂系统可靠性增长评估与预测的bayesian模型应用于验证研发项目工作量估计方法的有效性。通过利用先验信息和阶段试验信息,为先验参数的确定提供了定量方法;利用Gibbs抽样合理估算出后续阶段的有效性,实现了未来阶段工作量估计方法有效性的预测,为研发企业采纳工作量估计方法提供了决策依据。

关键词：研发项目工作量估计 bayesian模型产品可靠性验证 Gibbs抽样

特征优化方法研究及其在轴承故障诊断中的应用

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特征优化方法研究及其在轴承故障诊断中的应用

作者：陈刚上海交通大学

学位级别：硕士

随着制造业技术的发展和需求的不断提升,人们对制造装备和机械产品的安全性、可靠性要求越来越高,需求的提升带来了现代机械设备的复杂度、精密度、集成度也越来越高。最近十年的科技发展,特别是人工智能技术的发展也深刻的影响着机械... 详细信息

随着制造业技术的发展和需求的不断提升,人们对制造装备和机械产品的安全性、可靠性要求越来越高,需求的提升带来了现代机械设备的复杂度、精密度、集成度也越来越高。最近十年的科技发展,特别是人工智能技术的发展也深刻的影响着机械设备对智能化的需求。机械设备故障诊断作为保障机械设备特别是大型机械设备可靠运行的关键技术,其重要性正不断的得到凸显。另外,设备发生故障后不仅导致生产中断和经济损失,增加企业的运营成本,严重时会导致人员伤亡、环境污染等重大的社会影响。随着机械设备越来越复杂,工业机器人等人工智能体队伍越来越庞大,传统的基于信号时间序列和频域分析的机械故障诊断方法越来越难以满足大数据环境下的机械设备实时诊断和监测需求,使得基于特征的方法越来越得到广大工程师和研究人员的亲睐。另外,伴随着数据的越来越多,数据种类也随之越来越多,传统的方法明显已经无法满足先进设备故障诊断的要求,而现代模式识别技术是人工智能的产物,是解决大数据、多维特征的好方法。因此,将基于特征优化的方法应用于机械故障诊断领域将有着广阔的发展和应用空间。基于特征优化的方法不仅摆脱了多维机械设备信号间很多传统方法无法解释的问题,更为数据融合和模式识别提供的空间和方法。特征作为模式识别的基础,特征的结构对模式识别方法有着重要的影响,因此,研究特征优化方法对于模式识别有着重要的意义,基于这些考虑,本文的主要内容和结论如下:(1)从机械设备发展的方向以及工业社会中人工智能趋势出发,联系到机械故障诊断技术在现代工业社会的重要性,阐述了论文选题的背景和意义。以轴承这一机械结构的核心部件,研究特征优化方法在机械故障诊断领域的应用。从特征选择和特征提取两个方面介绍了特征优化方法。(2)介绍了基于bayesian方法的特征选择模型,将余弦距离度量引入支持向量机中,使得新的特征选择模型不仅具有特征选择的能力,还具有在选择特征的同时对特征空间进行优化,能够同步实现特征约简和减小类内距离和类间距离的比值。另外,在理论上推导出来本方法的bayesian决策特性,同时采用数值迭代方法实现了模型中参数的优化。(3)提出了基于小波图像融合的特征选择方法。将图像融合技术引入轴承故障诊断中的特征提取过程,针对轴承故障的特点设计专门的特征提取方法,使得特征提取方法在本质上具有较强的降噪能力和区分度,使得提取的模式能够很容易的被识别。(4)用实验的方法证明了特征优化方法的正确性和实用性。通过轴承试验台的数据,采用基于bayesian优化的特征选择方法和基于小波图像融合的特征提取方法对轴承故障进行的有效的诊断。另外,对于基于小波图像融合方法抗躁性,通过在原始信号的中添加白噪声的方式,验证了该特征提取方法在能够在强背景噪声中依然能够提取出较好的特征用于故障诊断。

关键词：故障诊断 bayesian模型支持向量机余弦相似性测度特征选择特征提取