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基于遗传算法的多结构变点检测及其应用
被引量:
5
1
作者
胡丹青
赵为华
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第6期21-25,共5页
文章基于贝叶斯后验推理及遗传算法研究了线性回归模型多结构变点的变点检测方法,其中变点的数量和位置均未知。首先引入参数的无信息先验并基于后验分布得到变点信息的贝叶斯后验概率;然后基于后验概率定义一个施瓦兹-贝叶斯信息准则...
文章基于贝叶斯后验推理及遗传算法研究了线性回归模型多结构变点的变点检测方法,其中变点的数量和位置均未知。首先引入参数的无信息先验并基于后验分布得到变点信息的贝叶斯后验概率;然后基于后验概率定义一个施瓦兹-贝叶斯信息准则并应用遗传算法快速得到变点的个数及其位置,通过数值模拟验证了新方法的有效性和计算的快速性;最后,将所提方法应用于气象时序数据和股票交易价格两个实际数据的多变点检测问题,得到了有意义的结果。
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关键词
贝叶斯后验概率
多结构变点
施瓦兹-贝叶斯信息准则
遗传算法
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职称材料
题名
基于遗传算法的多结构变点检测及其应用
被引量:
5
1
作者
胡丹青
赵为华
机构
南通大学理学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第6期21-25,共5页
基金
国家级大学生创新训练计划项目(202110304005Z)。
文摘
文章基于贝叶斯后验推理及遗传算法研究了线性回归模型多结构变点的变点检测方法,其中变点的数量和位置均未知。首先引入参数的无信息先验并基于后验分布得到变点信息的贝叶斯后验概率;然后基于后验概率定义一个施瓦兹-贝叶斯信息准则并应用遗传算法快速得到变点的个数及其位置,通过数值模拟验证了新方法的有效性和计算的快速性;最后,将所提方法应用于气象时序数据和股票交易价格两个实际数据的多变点检测问题,得到了有意义的结果。
关键词
贝叶斯后验概率
多结构变点
施瓦兹-贝叶斯信息准则
遗传算法
Keywords
Bayesian posterior probability
multi-structural change points
schwartz-bic
genetic algorithm
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于遗传算法的多结构变点检测及其应用
胡丹青
赵为华
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022
5
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