关于Log Gaussian Mixture Cox过程模型的研究

摘要

Log Gaussian Cox过程模型(简称LGCP模型)常用来描述关于空间变化的随机过程,但是它不能很好地拟合强度取对数后是非高斯过程情况下的数据。因此,通过将它的强度取对数后看成是一个混合高斯过程来改进LGCP模型,并研究改进后模型的性质。采用极大似然估计法和MCMC方法来估计模型参数,以及用AIC准则作模型选择。最后通过实例验证,结果显示改进后的模型能够有效地拟合数据。