贝叶斯参数估计在雷区范围估计中的应用

提出了以发现水雷位置信息为抽样点,在给定估计误差的条件下,使用贝叶斯参数估计方法进行雷区范围估计的思路。详细讨论了水雷服从均匀分布时使用贝叶斯参数估计方法估计雷区范围的问题,给出了相关公式的推导过程,并设法解决仿真中存在的中间数值过大的问题。仿真结果均在允许误差范围之内,这验证了算法的可行性。

一种基于AEPD的贝叶斯参数估计方法

本文基于非对称指数幂分布(AEPD),采用MCMC中的M-H算法进行贝叶斯参数估计,针对后验密度的复杂性,采取随机游走链的建议分布为中心对称分布。通过数值模拟,在M个大样本下进行N次迭代,模拟结果显示,该算法对具有非对称指数幂分布的贝叶斯参数估计具有实用性。

基于贝叶斯参数估计的期货市场交易成本、流动性与资产定价研究

近年来交易成本和流动性对于股票资产的预期收益或定价影响受到学术界和业界的关注,期货市场的各种交易产生大量数据,这些数据中隐藏着重要的信息,但采用逐笔高频交易数据对期货市场交易成本、流动性和资产定价问题进行系统研究的比较少,对期货市场交易成本和流动性的内涵、特征、度量方法,以及交易成本和流动性在期货资产定价中的作用等问题有待深入探讨。从序贯交易模型的视角,基于贝叶斯参数估计方法及逐笔高频交易数据和每日收盘价格数据测量期货市场的交易成本,对不同交易成本和流动性测量方法进行比较研究,探讨各种交易成本与流动性的相互关系,选出合适的流动性测量方法。同时,从逐笔高频交易数据存在报价离散化、价格聚集和非对称信息等方面对交易成本模型修正和扩展。将交易成本与真实收益率结合并考虑市场规模和周内效应的作用,构建期货市场资产定价模型,从中国期货市场选取不同品种的主力合约数据进行实证研究。研究结果表明,基于贝叶斯参数估计和逐笔高频交易数据的交易成本的测量方法具有明显的优点,可以克服传统基于矩估计交易成本测量交易成本的不足,更适合用来作为流动性的代理变量。(1)订单对价格存在比较显著的冲击现象,这些冲击表明私人信息被包含在这些合约的交易里。(2)基于完整模型的交易成本更适合用来作为流动性的代理变量,与定义法的流行性成本估计值的相关系数更高,基于逐笔高频交易数据和完整模型的交易成本是最优的流动性的代理变量。(3)交易成本确实被包含在超额收益中,总体来说,交易成本对资产收益率的影响具有比较明显的周内效应。因此,流动性对投资期货的收益率有很大贡献,为了达到更高的收益,通常需要为获得好的流动性而付出更高的代价。从序贯交易模型的视角,基于贝叶斯参数估计方法和逐笔高频交易数据测量期货市场的交易成本,有助于市场参与主体更好地认识和分析期货市场的交易成本、流动性和资产收益之间的关系,对市场监管机构有效评估市场质量、设计合理的期货市场交易制度、有效降低市场交易者的交易成本、增强期货市场流动性、提高市场运行效率具有一定的参考价值。

基于贝叶斯方法的光合作用生化模型参数估计及其在干旱区葡萄上的应用

以无核白葡萄为试材,测定了其在不同季节(6—9月)、不同胞间CO_2浓度下的净光合速率,根据贝叶斯方法,结合蒙特卡罗马尔科夫链算法对光合生化模型参数进行估算,以期获得不同季节的模型参数值,并与最小二乘法所得结果对比,探讨贝叶斯方法在解决高维度复杂模型参数估计问题中的可行性和葡萄光合作用关键参数季节变化规律。结果表明,最大羧化速率(V_(cmax))、最大电子传递速率(J_(max))、磷酸丙糖利用速率(TPU)均有明显的季节变化特性,出现先增后减的趋势,8月达最高,分别为54.30μmol·m^(-2)·s^(-1)、88.45μmol·m^(-2)·s^(-1)和6.56μmol·m^(-2)·s^(-1);9月最小,分别为34.66μmol·m^(-2)·s^(-1)、58.86μmol·m^(-2)·s^(-1)和4.38μmol·m^(-2)·s^(-1)。叶肉导度(g_m)在各个月份波动不大,6—9月分别为5.16μmol·m^(-2)·s^(-1)·Pa^(-1)、5.29μmol·m^(-2)·s^(-1)·Pa^(-1)、5.39μmol·m^(-2)·s^(-1)·Pa^(-1)和5.41μmol·m^(-2)·s^(-1)·Pa^(-1)。与传统的最小二乘法相比,贝叶斯方法估算的V_(cmax)值偏小,J_(max)、TPU和g_m无明显差异。同时贝叶斯方法估计出的模型参数是在考虑参数先验信息的基础上获得的,生化意义更加显著。试验表明,光合作用生化模型(FvCB模型)在应用于光合作用模拟时,应充分考虑其参数的季节变化性;结合蒙特卡罗马尔科夫链算法的贝叶斯参数估计能更有效解决FvCB模型中参数估计问题。

运用贝叶斯方法的混合异方差模型的参数估计

介绍了混合正态广义自回归条件异方差模型的基本特征,推导出在风险中性测度下模型的变化。用贝叶斯方法进行参数估计,从而形成一种新的组合方法。利用上证50ETF2017. 01—2017. 12的历史数据进行实证分析,结果表明:采用这种新的组合方法对收益率时间序列数据进行估计,不仅可以有效地估计出模型的参数,而且在应用于我国上证5OETF期权时误差效果也比较好。

基于贝叶斯分析的干热河谷区橙子林冠层蒸腾耗水模拟

需耗水机制是进行农田/果园水分管理和调控的基础。本文聚焦蒸腾耗水机制,基于贝叶斯参数估计方法对比了不同Jarvis-Stewart模型配置对干热河谷区橙子林蒸腾耗水量的模拟效果,探索了Jarvis-Stewart模型在影响因子交互效应较强条件下蒸腾耗水模拟中的适用性。结果表明,考虑不同影响因子及其限制函数会对模拟效果产生较大影响,其中考虑土壤含水率和叶面积指数对模拟效果改善作用明显,而引入饱和水汽压差和气温则不同程度地降低模拟精度;考虑的影响因子越多,模型结构越复杂,模拟效果不一定越好;筛选出的最佳模型结构基本实现了橙子林蒸腾耗水的可靠模拟,但模拟效果仍有明显改进空间,因此,应综合考虑模型复杂程度、模拟精度及不确定性等,进一步探究适宜的模型结构。研究可为果园节水灌溉技术体系建立和水分管理优化提供科学依据,也能为耗水模型的进一步发展和完善提供理论支撑。

基于KL散度的岩土参数可信度贝叶斯估计

鉴于先验信息与样本信息的不匹配,会导致岩土参数的贝叶斯估计结果与实际产生偏差.为解决该问题,本文引入可信度贝叶斯估计的概念,并结合相容性检验,改进了基于KL散度的经典可信度计算公式.最后,以宁波地区典型土层的地基承载力为例,对比改进可信度贝叶斯、经典可信度贝叶斯和经典贝叶斯的估计结果.结果表明:改进可信度贝叶斯方法能在充分利用先验信息的前提下,提高样本信息在参数估计中的计算权重,同时也避免了不匹配问题所导致的贝叶斯计算误差.

基于贝叶斯估计的路基沉降时间序列分析模型

对于非平稳路基沉降时间序列,利用差分算法使其平稳化,并结合ACF-PACF数据统计特性建立了AR(P)模型。针对传统最小二乘参数估计存在不足的问题,采用基于Win BUGS软件和MCMC算法的贝叶斯参数估计法,很好地解决了最小二乘算法对样本数量和质量要求过高的问题。工程实例分析表明:基于贝叶斯参数估计的时间序列预测模型优于最小二乘估计的时间序列预测模型,具有借鉴意义。

基于改进贝叶斯的重型数控机床可靠性研究

重型数控机床在机械加工领域占据重要地位,因此提高其可靠性以及加工精度,对我国工业发展有重要意义。重型数控机床具有结构复杂、故障溯源困难、样本少、数据不足等缺点,因此对其进行可靠性研究比较困难。针对这一问题,采用双参数的威布尔分布建立机床的可靠性模型,引入贝叶斯理论对其进行参数估计,并通过马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)计算参数估计结果。对贝叶斯参数估计法中的待估参数进一步分析,得到多层次的贝叶斯模型,并通过参数仿真实验分析其准确性。采用标准均方根误差值及置信区间宽度进行模型优劣的对比,结果表明,改进后的贝叶斯方法参数估计结果精度更优,更有利于建立机床可靠性模型。

贝叶斯频率估计中频率的先验分布对有色噪声作用的影响

在贝叶斯参数估计理论框架下,研究了被测参数的先验分布对有色噪声的抑制作用.选择一个受1/f~α型谱密度有色噪声影响的自旋1/2量子比特作为量子探测系统来估计一个磁场强度的大小,利用贝叶斯代价函数的动力学演化来评判估计的精度,重点研究先验概率分布对噪声非高斯性的限制作用.研究发现:当先验概率的不确定度比较大时,有色噪声的非高斯性对频率估计精度的影响比较小;当先验概率的不确定度比较小时,有色噪声的非高斯性对频率估计精度的影响比较大.

叠前三参数同步反演方法及其应用

叠前三参数同步反演的优势是可以同时获得地层的纵波、横波和密度信息,进而定量描述储层的流体饱和度。提出了一种叠前三参数同步反演的新方法。该方法基于Zoeppritz近似方程和贝叶斯参数估计理论,用协方差矩阵来描述参数间的相关程度,然后用参数间的岩石物理关系对反演结果进行约束,从而得到稳定、准确、可靠的解。仿真实验和实际应用表明,该反演方法鲁棒性好,为储层的进一步识别提供了更多的物性参数。

连续变量量子密钥分发系统中动态偏振控制研究

连续变量量子密钥分发系统中,本地光场和信号光场采用时分复用,偏振复用方式通过长距离单模光纤传输.外界复杂环境会使单模光纤产生双折射效应,导致本地光场和信号光场的偏振态漂移,严重影响接收端平衡零拍探测结果.因此,高效动态偏振控制单元是推动系统外场实用化进程的关键技术.本文理论上证明了系统接收端仅考虑任意偏振消光比输出时,偏振控制单元只需两个控制自由度即可.在此基础上将贝叶斯参数估计方法有效融入混沌-猴群算法,同时在现场可编程逻辑门阵列硬件上实现控制算法,结合积分型光场探测器建立动态偏振控制单元,仿真和实验结果表明单次偏振控制静态消光比达到30 dB以上的平均周期为400μs.为了应对偏振态连续变化情况,将动态偏振控制单元集成到连续变量量子密钥分发系统,实验测试了偏振态扰动速率在0—2 krad/s范围内系统仍然能够正常运转.

一种基于阵列单通道的DOA估计新方法

为克服阵列多通道系统硬件量大,造价高及通道间存在不一致时性能恶化等不足,提出了一种新的基于阵列单通道的DOA估计方法。首先,通过射频开关控制接收通道轮流对各阵元进行采样建立新的阵列单通道窄带信号空间谱估计模型,接着基于该模型推导了来波方向的后验概率密度函数,然后结合马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC),实现了DOA的估计。仿真实验结果表明,该方法参数估计性能好,分辨率高,能够处理相干信号。

基于完美抽样的阵列单通道DOA估计方法

提出了一种新的基于接收通道轮流采样的阵列单通道波达方向估计算法。该算法通过射频开关控制接收通道轮流对各阵元进行采样建立新的阵列单通道窄带信号频域空间谱估计模型,基于该模型推导了来波方向的后验概率密度函数,结合马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC),提出一种新的完美抽样策略,实现了波达方向(DOA)的估计。仿真实验结果表明,该方法参数估计性能好,分辨率高,不但保持了原贝叶斯最大后验概率估计方法的优越性能,而且收敛速度更快。

基于贝叶斯结构方程模型的城际铁路客运需求影响因素分析

作为城市群区域间的连接纽带,城际铁路是社会经济快速发展的基础。研究城际铁路客运需求的影响机理,对于掌握城际铁路客运量分布特征和变化规律具有十分重要的现实意义。通过分析城际铁路客运需求的相关影响因素及相互作用关系,建立基于贝叶斯参数估计的结构方程模型。以长三角与珠三角地区城市群为案例,分析交通运输设施、运输成本以及经济状况等潜在变量对城际铁路客运需求的影响。结果显示,在直接影响层面,经济状况对两地区城际铁路客运需求影响最为显著,而在综合影响层面,交通运输设施对城际铁路客运需求的影响最为显著。

基于贝叶斯的金融时间序列预测研究

传统的时间序列分析与预测方法没有考虑样本和参数的先验信息,导致预测结果和实际数据的偏差较大,贝叶斯参数估计方法可以充分利用参数的先验信息,使得估计参数的方差更小,估计结果更加精确,预测结果更真实有用。随着MCMC方法和WinBUGS软件的发展,贝叶斯分析方法估计模型的计算困难逐渐减弱,因此,近年来贝叶斯时间序列预测方法越来越受到关注。本文基于上证指数收盘价的数据,采用Eviews和WinBugs软件,对样本数据进行预处理,利用贝叶斯参数估计方法进行时间序列自回归模型的实证研究分析。

基于改进SPRT的机载欺骗式干扰检测方法

针对传统机载GNSS欺骗式干扰检测方法在多星受欺骗、或伪距欺骗量较小时检测性能差的问题,提出一种基于改进SPRT的欺骗式干扰检测方法。利用惯性导航系统(INS)和测距机(DME)机载多源数据,构造欺骗检测量。基于Bayes参数估计理论,提出一种改进SPRT算法,利用欺骗检测量计算自适应补偿值,构成改进的欺骗检测统计量。利用改进的欺骗检测统计量进行欺骗式干扰检测,加快算法的检测速度。巡航阶段的仿真结果表明,在满足机载设备相关要求的同时,在多星受欺骗情况和伪距欺骗量较小情况下均具有较好的检测性能。

预期损伤部位采用FRC增强梁柱板组合件的力-位移模型

将纤维增强混凝土(FRC)增强的梁柱板组合件的变形分解为节点变形、梁变形和柱变形引起的变形之和,通过贝叶斯参数估计方法建立了节点核心区剪应力-剪切变形模型;采用力学分析,建立了梁端与柱端的弯矩-曲率模型,由此建立了预期损伤部位采用FRC增强的梁柱板组合件的力-位移模型。结果表明:采用该文建立的力-位移模型的分析结果与试验结果符合较好;柱梁抗弯承载力比从1.1增大到1.6时,峰值荷载下总变形中节点变形的比率平均下降了37.4%,而梁变形比率平均增加了58.8%;相对于考虑6倍板厚翼缘宽度,考虑8倍板厚翼缘宽度更能有效控制节点变形,其峰值荷载下总变形中节点变形的比率平均下降了33.4%,而梁变形比率平均增加了42.9%。

半参数贝叶斯分层分位回归模型及其在保险公司成本分析中的应用

本文建立了一种半参数贝叶斯分层分位回归模型,并基于美国NAIC提供的多个保险公司连续多年期的非平衡纵向成本观测数据进行了实证分析.本文主要贡献包括三个方面:一是首次在有限正态混合误差假定下,对具有右偏厚尾性的成本数据建立半参数分层分位回归模型,并考虑到保险公司的聚类性,选用狄利克雷过程先验进行模型非参数部分的估计,进一步推广了分位回归模型在保险精算领域中的应用;二是通过模拟数据研究,系统比较了在非对称拉普拉斯误差假定下和有限正态混合误差假定下,半参数分层分位回归模型对复杂数据的拟合精度及参数估计的精确性,结果表明,有限正态混合误差更能充分捕捉数据的复杂性;三是通过实际观测的保险公司成本数据进行分析,选出了对成本具有较强效应的解释变量,并发现在不同分位数水平下各个解释变量对响应变量的效应具有较大区别.

钢筋混凝土梁受剪概率模型分析

目前,国内外针对钢筋混凝土梁受剪能力计算主要分为模型化方法和统计计算理论,但仍未形成统一定论。基于贝叶斯统计理论,综合先验模型和先验信息,建立了钢筋混凝土梁贝叶斯后验概率模型,并采用其独特的参数剔除方法,得到简化模型,进而完成了83组试验数据的试验验证。研究表明:在我国规范(GB50010-2010)和美国规范(ACI318-11)基础上建立的梁贝叶斯概率模型,能较好的应用于钢筋混凝土梁受剪承载力的计算,且计算结果与试验值吻合较好。