期刊文章详细信息
隐马尔科夫多元线性回归模型中未知隐状态个数的贝叶斯模型选择
Bayesian Model Selection of Number of Unknown Hidden States in Hidden Markov Multiple Linear Regression Model
文献类型:期刊文章
LI Yong;LIU He-fei;WANG Kun;XIANG Zhong-qi(School of Information Engineering, Qujing Normal University, Qujing Yunnan 655011, China;School of Mathematics and Statistics, Qujing Normal University, Qujing Yunnan 655011, China;College of Mathematics and Computer Science, Shangrao Normal University, Shangrao Jiangxi 334001, China)
机构地区:[1]曲靖师范学院信息工程学院,云南曲靖655011 [2]曲靖师范学院数学与统计学院,云南曲靖655011 [3]上饶师范学院数学与计算机科学学院,江西上饶334001
基 金:国家自然科学基金资助项目(11761057);云南省科技厅科研项目(2018FH001-109,2019FH001-108);云南省教育厅科研项目(2019J0602,2020J0629)。
年 份:2020
卷 号:45
期 号:7
起止页码:11-17
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、CAS、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要:针对隐马尔科夫模型在进行马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC)迭代时隐状态向量不停改变的问题.首先,使用贝叶斯方法研究隐状态个数未知的隐马尔科夫多元线性回归模型,对偏差信息准则计算方法进行改进.其次,使用MCMC算法对模型进行后验模拟,计算模型的DIC值.最后,通过比较不同隐状态个数模型的DIC值实现了贝叶斯模型选择的目的.
关 键 词:隐马尔科夫模型 贝叶斯推断 MCMC算法
分 类 号:O212]
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