基于新Dirichlet先验分布的超参数确定方法研究

研究了基于新Dirichlet先验分布的Bayesian可靠性增长模型的超参数确定方法,该方法将专家经验表示为均匀分布,以先验参数为变量,将均值作为约束条件、方差作为目标,利用最优化方法求出与该均匀分布最为接近的Beta分布,解决了由于新Dirichlet先验分布超参数物理意义不明确而难以确定的问题。针对后验积分难以计算的问题,采用WinBUGS软件建立了新Dirichlet先验分布的Bayesian可靠性增长模型,该模型思路清晰、简单易行,提高了计算的精度,实例证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性。