检索结果-内蒙古大学图书馆

系统工程理论与实践 2013年第12期33卷 3243-3250页

作者：孙见忠左洪福刘鹏鹏朱磊袁风南京航空航天大学民航学院南京210016 东航工程技术公司上海200335

以民航发动机为对象.提出了一种基于动态线性模型的性能状态监控与在翼寿命预测方法.利用动态线性模型来描述性能参数偏差值序列.借助贝叶斯因子法来监测参数序列的异常.算例分析表明.该方法可操作性强.昔助统计方法能够在故障发生的早... 详细信息

以民航发动机为对象.提出了一种基于动态线性模型的性能状态监控与在翼寿命预测方法.利用动态线性模型来描述性能参数偏差值序列.借助贝叶斯因子法来监测参数序列的异常.算例分析表明.该方法可操作性强.昔助统计方法能够在故障发生的早期及时预警;动态线性模型同时用来描述发动机的性能退化过程,能够考虑维修、水洗以及故障等使用因素对性能退化的影响.实例证明该方法更加符合航空公司实际运营情况,能够更加合理地预测下发时间.

关键词：动态线性模型贝叶斯状态估计与预测贝叶斯因子发动机状态监控在翼寿命预测

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动态线性模型的参数估计

动态线性模型的参数估计

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作者：陈桂东山东矿业学院

学位级别：硕士

该文主要讨论动态线性模型的参数估计,首先讨论了动态线性模型中状态向量的滤波及其平滑.在此基础上,给出了估计的灵敏度分析,并在模型一致可观测、一致可控制时将该结果加以推广.其次讨论了动态模型中噪声方差与均方差之间的关系,并给... 详细信息

该文主要讨论动态线性模型的参数估计,首先讨论了动态线性模型中状态向量的滤波及其平滑.在此基础上,给出了估计的灵敏度分析,并在模型一致可观测、一致可控制时将该结果加以推广.其次讨论了动态模型中噪声方差与均方差之间的关系,并给出了两种参数的自适应估计方法.最后讨论了参数PIE估计的几个性质,并将模型推广到矩阵变量动态线性模型,进而讨论了观测值提供给参数的信息以及模型采用参数估值时的信息损失.

关键词：动态线性模型灵敏度分析 PIE估计

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动态线性模型自适应估计算法及其性质研究

动态线性模型自适应估计算法及其性质研究

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作者：郝飞龙山东矿业学院

学位级别：硕士

该文主要讨论了动态线性模型(简记为:DLM)状态估计的自适应递推算法及其性质,并且在有色噪声下对算法做了一定的推广.此外,对于模型的未知参数,给出了一种并行处理的参数估计方法.

关键词：动态线性模型自适应递推算法有色噪声并行处理

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基于动态线性模型的中国狭义货币需求及缺口的贝叶斯估计

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数理统计与管理 2013年第2期32卷 323-331页

作者：朱宗元穆良平史代敏西南财经大学统计学院四川成都610074 西南财经大学经济学院四川成都610074

本文应用动态线性模型研究我国的狭义货币需求,利用贝叶斯吉布斯抽样方法估计模型的参数和方差,获得了潜在货币需求趋势和货币缺口,对我国的货币供给进行分析并获得一些有益结论,对于央行更好地实施货币管理,保持经济平稳发展有积极意义。

关键词：货币需求货币缺口贝叶斯吉布斯抽样动态线性模型

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运用动态线性模型对未决赔款准备金的评估

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统计与决策 2006年第20期22卷 26-28页

作者：张琳王轶铭湖南大学金融学院长沙410079

随机准备金评估方法不仅可以得到准备金的估计值,还能够得到评估的精度。本文介绍了将随机方法与传统链梯法联系,结合Kalman滤波建立的动态线性模型,并运用动态线性模型对我国非寿险公司的数据进行评估。结果表明,运用动态线性模型评估... 详细信息

随机准备金评估方法不仅可以得到准备金的估计值,还能够得到评估的精度。本文介绍了将随机方法与传统链梯法联系,结合Kalman滤波建立的动态线性模型,并运用动态线性模型对我国非寿险公司的数据进行评估。结果表明,运用动态线性模型评估未决赔款准备金可提高评估精度,并能够对模型参数进行校核。

关键词：动态财务分析未决赔款准备金链梯法动态线性模型 Kalman滤波

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多元贝叶斯动态线性模型及其应用

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预测 1998年第1期17卷 68-70页

作者：辛贤刘晓昀中国农业大学经管学院

本文介绍了多元贝叶斯动态线性模型（ＭＢＤＬＭ），并以我国猪肉产量情况为例，建立了一个带有卡尔曼滤波器的双变量贝叶斯动态模型，运用专家经验对模型进行主观干预和修正。

关键词：动态线性模型 MBDLM 贝叶斯中国预测

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基于贝叶斯动态线性模型及其预测的时间序列分析

基于贝叶斯动态线性模型及其预测的时间序列分析

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作者：李伟华西安交通大学

学位级别：硕士

贝叶斯动态模型和预测是国际上的一个最新的研究成果,它是由英国统计学家***和***由于预测突发事件的需要而于1976年首次提出,此后英美等国相继展开了对它的研究,近二十几年来,贝叶斯预测的理论和应用得到了迅速发展,并取得一批重要的... 详细信息

贝叶斯动态模型和预测是国际上的一个最新的研究成果,它是由英国统计学家***和***由于预测突发事件的需要而于1976年首次提出,此后英美等国相继展开了对它的研究,近二十几年来,贝叶斯预测的理论和应用得到了迅速发展,并取得一批重要的研究成果.它在处理时间序列数据方面具有独到性.相比之下,国内这方面的研究前后不过十几年的时间,从事这方面的研究人员很少,发表论文的数量也不多,虽然在计算机网络监测、水利大坝和经济数据预测等领域也有了一些应用实例,但总体上处于较低的水平.该论文旨在对贝叶斯动态模型和预测进行较为系统的介绍和研究.在论文引言中,我们首先较为简要介绍了Box-Jenkins传统时间序列分析方法和它的研究现状,然后对贝叶斯动态线性模型及其预测进行了概述.前两章系统地介绍和研究了贝叶斯动态线性模型及其预测的基本理论.该论文的主要贡献和创新之处体现在第三章,即对于在实际应用中最为重要和常见的单变量贝叶斯正态动态线性模型,在假设观测误差方差V为未知常量的前提下,提出了估计先验信息的一种新的算法,数据实验结果充分说明了算法的有效性和实用性,同时我们也对贝叶斯预测方法的优缺点进行了概括.在最后的结论中,我们对该文的主要工作进行了总结,并对今后所要继续研究的工作重点也进行了简要地说明.

关键词：时间序列分析动态线性模型贝叶斯预测

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在DFA中运用动态线性模型评估未决赔款准备金

在DFA中运用动态线性模型评估未决赔款准备金

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作者：王轶铭湖南大学

学位级别：硕士

动态财务分析(DFA)方法是一种将风险测度与决策管理过程结合起来的新的风险管理方法。美国财险精算师委员会(CAS)将DFA定义为:DFA是一种系统化的财务建模方法,其在一系列可能的情景之下规划财务结果,并分析内部和外部条件的变化将如何... 详细信息

动态财务分析(DFA)方法是一种将风险测度与决策管理过程结合起来的新的风险管理方法。美国财险精算师委员会(CAS)将DFA定义为:DFA是一种系统化的财务建模方法,其在一系列可能的情景之下规划财务结果,并分析内部和外部条件的变化将如何影响财务结果。DFA模型一般包括三个主要部分:随机情景发生器、资产模块、负债模块。其中随机情景发生器可以模拟影响保险公司经营的现实经济、金融风险和保险公司自身经营的要素。在不同的“策略假设”下,随机情景发生器产生不同的情景输入“资产模块”和“负债模块”,得出不同的资产、负债组合。反复这样的分析过程,最终帮助决策层选择最优策略。未决赔款准备金是财产险公司的最主要负债之一,在动态财务分析(DFA)负债模块中,未决赔款准备金评估不仅仅关注准备金评估本身,还要预测未来的负债现金流。此外,DFA中的准备金评估还负责校核DFA模型参数。因此,在动态财务分析(DFA)中的准备金评估模型既要得到准备金的最优估计值,更应关注准备金评估的精度。传统的未决赔款准备金评估方法一般只关注准备金的估计值,无法得到准备金评估的精度。所以,在DFA负债模块中需要引入随机准备金评估方法。随机准备金评估模型和传统链梯法有内在的联系。随机链梯法就是在基本链梯法的基础上发展而来的一种随机准备金评估方法,随机链梯法即可以评估准备金,还可以允许我们运用它衡量准备金评估的精度。为了充分挖掘历史数据中隐藏的信息,贝叶斯估计理论被引入到随机模型的参数评估中。动态线性模型在随机链梯法的基础上构建了状态方程和测量方程。通过Kalman滤波在模型中同时实现模型参数的平滑和预报。因为利用了先验信息,动态线性模型的精度优于随机链梯法。本文系统阐述了DFA的原理和框架,讨论了在DFA模型的负债模块中评估未决赔款准备金的要求和方法,以此引出了随机准备金评估方法。并通过随机方法与传统链梯法的联系,结合Kalman滤波建立的动态线性模型。本文运用动态线性模型对我国财产险公司的具体数据作了实证分析。结果表明,动态线性模型能够满足在DFA模型的负债模块中评估未决赔款准备金的要求,并且其准备金评估的精度优于随机链梯法的评估精度。本文认为在我国DFA方法研究刚刚起步,尚没有成熟的承保情景发生模型的情况下,基于流量三角形的动态线性模型可以进行DFA模型的负债模块未决赔款准备金评估,这将对动态财务分析方法在我国的应用产生积极的意义。

关键词：动态财务分析未决赔款准备金链梯法动态线性模型 Kalman滤波

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多过程动态线性模型及Bayes预测

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曲阜师范大学学报（自然科学版） 1992年第3期18卷 18-24页

作者：张孝令刘福升张承进山东矿业学院数学系山东省泰安市271019

本文讨论了多过程动态线性模型.根据结构和应用目的的不同,将多过程模型分为两类.第一类是由动态线性模型离散概率混合而成的,主要用于模型选择;第二类在不同的时刻用不同的模型来拟合序列,然后再离散混合,它主要用于变化较大或有突发... 详细信息

本文讨论了多过程动态线性模型.根据结构和应用目的的不同,将多过程模型分为两类.第一类是由动态线性模型离散概率混合而成的,主要用于模型选择;第二类在不同的时刻用不同的模型来拟合序列,然后再离散混合,它主要用于变化较大或有突发事件的序列预测.

关键词：多过程动态线性模型 Bayes预测

来源：评论

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改进贝叶斯动态线性模型在车流量预测中的应用

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电子设计工程 2018年第19期26卷 1-5页

作者：周燎张武雄杨秀梅中国科学院上海微系统与信息技术研究所上海200050 上海科技大学信息科学与技术学院上海201210 中国科学院大学北京101407 上海无线通信研究中心上海201210

贝叶斯动态线性模型(DLM)是一种状态空间模型,在时间序列分析和建模中有大量应用。传统DLM模型的参数确定是由人工分析时间序列的平稳性和季节、趋势、回归特征得到模型参数的,比较依赖专家经验。本文提出用期望最大化(EM)算法从交通流... 详细信息

贝叶斯动态线性模型(DLM)是一种状态空间模型,在时间序列分析和建模中有大量应用。传统DLM模型的参数确定是由人工分析时间序列的平稳性和季节、趋势、回归特征得到模型参数的,比较依赖专家经验。本文提出用期望最大化(EM)算法从交通流数据中学习出DLM的关键参数,然后用学习出的模型对下一时刻的车流量进行预测。实验表明该模型和方法应用在车流量的预测中取得了较好的效果。相对于自回归求和移动平均(ARIMA)模型和传统季节-趋势-回归组合DLM,所提方法在平均绝对误差和平均相对百分比误差两个指标上均有较大提高。

关键词：动态线性模型 EM算法交通流预测

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