MCMC方法

摘要： 文章针对正态分布数据,对比Traditional方法、Bootstrap方法和MCMC方法在两侧面交叉设计(p×i×h)和两侧面嵌套设计(p×(i:h))下各个方差分量的估计精度,为实际应用提供参考。使用R软件模拟1000批数据,并在R软件上实现三种方法的方差分量及其变异量估计。结果表明:(1)相较于Traditional方法和MCMC方法,相同条件下,Bootstrap方法估计的方差分量及其变异量结果更为理想;(2)对于两侧面交叉设计和两侧面嵌套设计,在正态分布数据下,建议优先使用Bootstrap方法。

摘要： 文章针对双参数指数分布,讨论了其尺度参数的参数估计问题:建立了尺度参数的贝叶斯模型,定义了尺度参数的信度估计、二次贝叶斯估计与贝叶斯估计,并证明了这些估计的大样本性质。两种近似贝叶斯估计都具有解析解的形式,在均方误差准则下,二次贝叶斯估计优于经典的信度估计,更优于极大似然估计。最后,通过MCMC方法比较了这些估计的均方误差,并验证了估计的收敛速度。

摘要： 近年来,在四川南部地区相继发生了2019年6月17日的长宁M S6.0地震、2021年9月16日的泸县M S6.0地震.本文结合研究区陆地实测重力数据与WGM2012布格重力异常模型获得融合布格重力异常,以已有的速度结构模型为参考,利用贝叶斯原理构建密度参数的后验分布模型,通过MCMC方法提取后验样本,获得该区域的地壳三维密度结构.在反演结果的基础上,对比了1936年马边M W6.7和M W6.8双震、1974年大关M S7.1地震与长宁、泸县两次地震的震源区深部物性结构特征,发现马边和大关两次地震震源区深部密度结构不均匀性较强,长宁地震震源区深部具备一定的不均匀性,但在泸县地震震源区深部没有发现明显的密度异常体.研究认为:相比于马边、大关这类构造地震,长宁地震具有类似的地震深部构造物性特征,而泸县地震此类特征不明显.

摘要： 为减少伪装缺失值对数据分析的严重影响,提出基于MCMC方法的区间控制伪装缺失值检测算法。将MCMC方法和基于统计学的离群点检测算法结合在一起进行检测,选取合适的MCMC方法对参数进行取样,根据采样得到的参数,选取合适的基于统计学的离群点检测算法确定控制区间,在控制区间内对数据进行遍历,判断是否为高频率伪装缺失值。实验表明,该算法在公开数据集上的查全率、查准率、F1-Measure取得了较好的改善。

摘要： 针对预应力混凝土(PC)梁剪切斜裂缝倾角的大小,各国规范建议公式差异较大,尚没有明确的理论模型。基于贝叶斯理论,引入马尔科夫链-蒙特卡洛(MCMC)高效采样方法,根据选定的预应力混凝土梁斜裂缝倾角计算公式作为贝叶斯先验模型;通过收集到的45组剪切斜裂缝数据,考虑了箍筋配筋率、箍筋强度、混凝土抗压强度、剪跨比和有效预应力参数,建立了修正的斜裂缝倾角计算模型。结果表明:先验模型的预测值和试验值比值的均值和变异系数分别为0.68和0.26,后验模型的预测值和试验值比值的均值和变异系数分别为0.98和0.25,预测值更加接近试验值;基于先张法预应力混凝土空心板梁实测斜裂缝倾角验证计算模型,先验模型的预测值和试验值比值的均值和变异系数分别为0.57和0.19,后验模型的预测值和试验值比值的均值和变异系数分别为0.81和0.21,后验模型的预测值更接近试验值,能够更加准确预测PC梁斜裂缝倾角。

摘要： 为了度量估计误差,该文在E-Bayes估计(expected Bayesian estimation)的基础上引入了E-MSE(expected mean square error)的定义,并推导不同损失函数(包括平方损失函数和LINEX损失函数)下失效概率的E-Bayes估计及其E-MSE的表达式.通过MonteCarlo模拟比较了所提出估计方法的性能(比较基于E-MSE).最后,分别采用E-Bayes方法和MCMC方法,结合发动机可靠性问题进行了计算和分析.在考虑评价不同损失函数下参数的E-Bayes估计时,该文提出用E-MSE作为评价标准.

摘要： 基于Bayes统计理论,融合同类产品的加速退化试验信息和待估产品工作环境中的正常退化信息,进行信息融合可靠性综合评估.针对性能退化过程服从Gamma过程的产品,考虑个体退化之间的差异,将Gamma过程参数进行随机化处理;考虑正常工作环境与加速试验工况的外载环境差异,建立带有修正系数的广义寿命-应力响应Bayes可靠性模型;根据正常退化和加速退化数据,利用加速模型,折算出各未知参数先验分布的数据样本,采用A-D检验法及极大似然估计确定参数集的先验分布;采用MCMC方法求解各分布参数的后验均值以及后验概率密度曲线.通过算例验证了该类模型的可行性和有效性.

摘要： 2019年末突然爆发的新冠疫情对经济金融,包括碳市场产生了巨大影响.以这一突发事件为出发点,通过引入虚拟变量的随机波动SV模型和马尔可夫链蒙特卡罗MCMC方法估计模型参数,量化分析了这一事件对我国4个碳市场价格收益波动的影响.实证研究表明,第一,新冠疫情对我国各个碳市场的收益与波动均产生了显著性影响;第二,此次冲击影响是的持续性较长,其中广东碳市场尤为明显;第三,不同碳市场对此次冲击的敏感度存在区域差异性特征,具体表现为广东、天津碳收益较为敏感,天津、湖北碳波动更为敏感,这主要由于各地政策、应对风险机制不同造成的.基于此,提出注重区域平衡、重点区域监管与政策倾斜,依托大数据区块链建立统一联动的监测体系来应对突发事件,对碳市场的建设与维持碳市场稳定,争取碳市场国际话语权有现实意义.

摘要： 利用贝叶斯方法研究了k阶Erlang分布参数单变点模型,得到该分布的似然函数.利用Fisher信息矩阵选取无信息先验分布,从而得到每个参数的满条件分布.使用Gibbs抽样与M-H算法相结合的MCMC方法对各参数进行随机模拟得到贝叶斯估计.模拟结果表明,各参数的估计值的精度在较高水平上都是有效的.

摘要： 数控系统属于高可靠性产品，应用贝叶斯理论，已经成为其可靠性评估的重要方法。鉴于数控系统寿命试验数据服从Weibull分布，参数多、形式复杂，导致后验分布更加复杂，采用传统的数值积分算法比较困难。本文利用几种MCMC算法，对Weibull分布参数的贝叶斯估计进行求解，并与BUGS软件计算结果进行比较。结果表明提高了计算的稳健性及有效性。

摘要： 数控系统属于高可靠性产品，应用贝叶斯理论，已经成为其可靠性评估的重要方法。鉴于数控系统寿命试验数据服从Weibull分布，参数多、形式复杂，导致后验分布更加复杂，采用传统的数值积分算法比较困难。本文利用几种MCMC算法，对Weibull分布参数的贝叶斯估计进行求解，并与BUGS软件计算结果进行比较。结果表明提高了计算的稳健性及有效性。

摘要： 数控系统属于高可靠性产品，应用贝叶斯理论，已经成为其可靠性评估的重要方法。鉴于数控系统寿命试验数据服从Weibull分布，参数多、形式复杂，导致后验分布更加复杂，采用传统的数值积分算法比较困难。本文利用几种MCMC算法，对Weibull分布参数的贝叶斯估计进行求解，并与BUGS软件计算结果进行比较。结果表明提高了计算的稳健性及有效性。

摘要： 数控系统属于高可靠性产品，应用贝叶斯理论，已经成为其可靠性评估的重要方法。鉴于数控系统寿命试验数据服从Weibull分布，参数多、形式复杂，导致后验分布更加复杂，采用传统的数值积分算法比较困难。本文利用几种MCMC算法，对Weibull分布参数的贝叶斯估计进行求解，并与BUGS软件计算结果进行比较。结果表明提高了计算的稳健性及有效性。

摘要： 数控系统属于高可靠性产品，应用贝叶斯理论，已经成为其可靠性评估的重要方法。鉴于数控系统寿命试验数据服从Weibull分布，参数多、形式复杂，导致后验分布更加复杂，采用传统的数值积分算法比较困难。本文利用几种MCMC算法，对Weibull分布参数的贝叶斯估计进行求解，并与BUGS软件计算结果进行比较。结果表明提高了计算的稳健性及有效性。

摘要： 提出根据贝叶斯理论，运用Gibbs抽样的MCMC方法，解决混合谱的参数估计问题。该方法不仅充分利用模型信息和样本数据信息，同时融合了模型分布中未知参数信息，能同时估计出所有参数，且所需样本数少，估计精度高。

摘要： 提出根据贝叶斯理论，运用Gibbs抽样的MCMC方法，解决混合谱的参数估计问题。该方法不仅充分利用模型信息和样本数据信息，同时融合了模型分布中未知参数信息，能同时估计出所有参数，且所需样本数少，估计精度高。

摘要： 提出根据贝叶斯理论，运用Gibbs抽样的MCMC方法，解决混合谱的参数估计问题。该方法不仅充分利用模型信息和样本数据信息，同时融合了模型分布中未知参数信息，能同时估计出所有参数，且所需样本数少，估计精度高。

摘要： 本文简要综述了现代贝叶斯分析的最新进展,然后通过直观的图形和实例详细介绍WinBUGS软件的使用方法,最后,对MCMC方法的应用前景进行了展望,并给出了WinBUGS软件的网上资源.

摘要： 本文简要综述了现代贝叶斯分析的最新进展,然后通过直观的图形和实例详细介绍WinBUGS软件的使用方法,最后,对MCMC方法的应用前景进行了展望,并给出了WinBUGS软件的网上资源.

摘要： 本公开提供了一种加速区块链MCMC随机选择的ReRAM及其工作方法。其中，加速区块链MCMC随机选择的ReRAM包括随机选择单元，其包括并行计算模块、幂乘计算模块和验证者随机选择模块；所述并行计算模块，包括第一子模块和第二子模块；所述第一子模块被配置为并行计算区块链上所有交易节点的累计权重与所有指向区块链上相应交易节点的验证者的累计权重的最大值的差值，得到累计权重差值矩阵，转置后转化为二进制结果，并对应输入至第二子模块的字线中；所述第二子模块包括若干个基础幂模块，每个基础幂模块与一个对应字线对应相连，所述字线用于控制相应基础幂模块的通断；所述幂乘计算模块，被配置为计算各个基础幂的计算结果并对应存储至相应基础幂模块中。

摘要： 本发明属于核磁共振数据处理领域，为一种基于MCMC的地面磁共振信号参数提取方法，该方法包括，采集地面核磁共振数据；根据录入的数据通过已有方法处理尖峰噪声与工频噪声；使用希尔伯特变换和低通滤波处理的方法得到地面磁共振信号的复包络表达式；利用最大似然估计的方法提取参数值；以似然估计参数值为中心建立各参数的高斯分布作为马尔科夫链蒙特卡洛方法的先验分布；将参数分布带入到MCMC方法中通过迭代计算得到各参数的后验分布，其中出现次数最多，权值最大的参数值即为各参数的最优参数值，本发明方法可以加性随机噪声和乘性随机噪声同时存在时，实现地面磁共振数据中参数提取，且准确性好，提高地面磁共振数据解释和反演的可信度。

摘要： 本发明涉及一种基于MCMC算法的电力采集数据修复方法，属于电力采集数据修复领域，本发明是将基于采集的历史数据通过MCMC算法，可实现对电力采集数据空值的修复，并以多种算法相结合的方式进行数据填补，补充的数据准确度较高，对历史数据需求量相对较小，修复效率较高，并且有很高的复用性；通过本方法可以高效、准确的修复缺失数据，提升电网电量统计的准确性。解决现有技术中，实现方式单一、补充的数据准确度相对较低、计算效率较低的问题。

摘要： 本公开提供一种基于MCMC的办公室人员用能行为预测方法及系统。该方法包括获取办公室中所有电气设备预设时间段内开关时间数据及工作时长数据；利用逻辑回归函数对电气设备的开关时间数据的后验概率分布进行建模，得到用电设备动作模型，利用MCMC算法对用电设备动作模型的参数进行随机采样，取所有样本值的平均值为用电设备动作模型参数的最优值，得到用户设备动作模型；根据用电设备工作时长数据，确定出用电设备工作时长数据概率分布对应的函数，构建出用电设备工作时长模型，利用MCMC算法在先验分布的参数分布中不断采样，取所有样本参数的平均值拟合用电设备工作时长模型；根据用电设备动作模型及用电设备工作时长模型，预测出办公室人员用能行为。

摘要： 本发明公开一种基于MCMC的高能闪光X射线图像非线性重建方法。根据高能闪光X射线成像原理构建离散形式的非线性正向模型并推导相应的雅可比矩阵形式，结合贝叶斯理论考虑该反问题的求解及不确定量化，引入基于弱信息先验的超参数构建非线性分层贝叶斯模型。通过加速求解随机扰动的优化问题对条件分布进行采样，结合雅可比矩阵投影约束该优化问题的求解，并设计目标参数的提议分布以减小样本统计偏差。在最小方差准则下融合线性与非线性贝叶斯模型的样本值，得到最终的重建图像。本发明在提高样本估计效率的同时能确保重建结果呈现清晰的边缘和较高的精度。

摘要： 本发明涉及基于改进MCMC算法的肝细胞癌PETCT成像动力学参数估计方法及其应用，属肝癌辅助诊断技术领域。本发明首先从获取先验信息和样本信息。其次基于贝叶斯理论推导了肝细胞癌PET/CT成像示踪剂动力学参数的后验分布，使用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法对参数后验分布进行采样，采用的抽样算法为改进的MCMC算法，在标准的MH算法中引入花朵授粉算法的全局寻优与局部寻优以及自适应装换概率从而提高MH算法的收敛效率和准确率，估算出动力学参数。最后分析比较肝细胞癌组织图像与周围健康肝脏组织图像的示踪剂动力学参数的差异性，并用赤池信息准则(AIC)和均方根误差(RMSE)来对比算法改进前后性能的好坏。

摘要： 本发明公开了一种基于马尔可夫链‑蒙特卡罗算法的综合能源系统可靠性评估方法，包括：建立IES的可靠性模型，引入马尔科夫过程来描述能量转化设备的多状态模型；研究IES可靠性评估的指标体系，提出了考虑温度传输迟滞性的故障传输迟滞时间指标；在传统电力系统可靠性评估方法的基础上，提出了适用于多能耦合系统的MCMC算法，并使用该算法对IES进行可靠性评估。本发明提供的基于MCMC算法的IES可靠性评估方法验证了多能子系统联合运行、考虑温度负荷故障传输迟滞性对系统可靠性的提升作用，有助于保障IES运行的安全经济性，并且本发明采用MCMC算法进行IES可靠性评估，提高了可靠性评估方法的效率和准确性。

摘要： 本申请提出一种基于改进场景分类和去粗粒化的MCMC风电模拟方法，包括：步骤S100：使用改进的KM聚类算法对风电每日历史出力数据进行聚类，将风电出力日划分到不同的典型出力场景；步骤S200：对分类后的各个场景，建立日内相邻时刻的马尔科夫链、相邻时刻风电出力联合概率密度分布函数模型，其中，相邻时刻风电出力联合概率密度分布函数模型使用Copula混合模型拟合得到；步骤S300：基于建立的马尔科夫链和相邻时刻风电出力联合概率密度分布函数模型，改进现有的MCMC流程，进行风电时间序列出力的模拟。本申请充分利用风电出力历史数据，能够有效地模拟单个风电场风电出力过程，提高模拟的准确性，可以应用到风电调度规划领域当中。

摘要： 本发明提供一种基于自适应MCMC采样的新型UPFNN铝电解能耗计算方法，包括以下步骤：S1，初始化估计值，从神经网络权值阈值所建立的先验分布中抽取N个粒了i＝1，2，…，N；S2，根据新型UT采样公式，通过得到的采样点及其相应权重进行时间更新；S3，根据统计量的权值和方差进行权值更新；S4，重要性重采样抽取粒子，计算权值并归一化；S5，通过自适应MCMC方法来产生新的粒子；S6，融合结果输出。本发明的有益效果是，本发明提供的算法所建模型精度高和自适应能力强。

摘要： 本发明提供一种基于MCMC‑UPFNN的铝电解工耗演化模型构建方法，所述铝电解工耗演化模型构建方法采用如下步骤：S1，建立基于神经网络的滤波方程；S2，从神经网络权值阈值所建立的先验分布中抽取N个粒子i＝1，2，…，N；S3，在每一时刻用无迹卡尔曼滤波更新S2的粒子；S4，通过有效粒子数判断是否进一步更新粒子；S5，通过MCMC方法来产生新的粒子；S6，融合结果输出。本发明的有益效果是，在保持粒子多样性的同时，提高了模型的自适应能力，使得铝电解工耗演化模型的预测更准确。