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多过程动态线性模型及Bayes预测

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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.

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来源
《曲阜师范大学学报：自然科学版》 |1992年第3期|18-24|共7页
作者
张孝令; 刘福升; 张承进;
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作者单位

山东矿业学院数学系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类控制论（控制论的数学理论）;
关键词
多过程; 动态线性模型; Bayes预测;

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