导读:本文包含了层次贝叶斯模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:铁路轨道几何,层次贝叶斯模型,劣化规律,先验分布
层次贝叶斯模型论文文献综述
杨叶[1]（2019）在《基于层次贝叶斯模型的铁路轨道几何劣化规律建模研究》一文中研究指出随着我国铁路行业的不断发展,铁路营业里程的不断增加,列车运行速度的不断提高,对铁路基础设施管理提出了更高要求。铁路基础设施的养护维修方式逐步从周期修转变为状态修和预防修的管理模式,对准确掌握基础设施当前的状态及未来的状态提出了更高的要求。其中轨道几何状态对列车的运行安全至关重要,本文将采用层次贝叶斯模型对铁路轨道几何劣化过程进行建模研究。层次贝叶斯模型是灵活的统计模型,能够确定连续轨道区段间不同质量参数劣化率和初始标准差间的空间相关性。本文针对铁路轨道几何的高低标准差和轨向标准差构建了层次贝叶斯模型。主要研究工作如下:首先,针对当前铁路轨道几何劣化规律模型应用的局限性,提出了将层次贝叶斯模型应用于轨道几何劣化规律的建模思路,对层次贝叶斯模型的优势进行了分析,并对基于层次贝叶斯模型的铁路轨道几何劣化规律模型的适用性进行了研究。然后,构建了基于层次贝叶斯模型的铁路轨道几何劣化规律模型。通过相关性分析,对模型假设进行了讨论;考虑了轨道区段空间交互作用因素对轨道几何劣化的影响,引入条件概率结构进行了空间相关性分析;定义了轨道几何劣化规律模型中参数的先验分布,并推导得出联合后验分布,建立了基于层次贝叶斯模型的铁路轨道几何劣化规律模型;主要构建了 4种服从不同先验分布函数的轨道几何劣化规律层次贝叶斯模型,并进行了比选。最后,以兰新高速铁路为例进行了案例分析。基于兰新高速铁路的轨检车检测数据,利用马尔科夫链蒙特卡罗方法对构建的铁路轨道几何劣化规律层次贝叶斯模型进行了仿真,对模型的马尔科夫链蒙特卡罗仿真过程进行编码实现,并对仿真过程及仿真结果作了详细分析;对模型中先验分布参数的敏感性进行了分析,确定了适合不同先验分布条件下的最优铁路轨道几何劣化规律层次贝叶斯模型。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-05）
张天嵩[2]（2019）在《基于二项式-正态层次模型框架下比例的贝叶斯Meta分析方法及实现》一文中研究指出目的介绍适用于比例Meta分析的二项式-正态层次模型及其贝叶斯方法实现。方法阐述二项式-正态层次模型和正态-正态层次模型,分别在此两模型框架下,选择随机效应模型对两个文献数据重新分析。采用贝叶斯和频率学方法拟合二项式-正态层次模型;对数据未经或经logit转换后,采用倒方差法等经典频率学方法拟合正态-正态层次模型。结果在二项式-正态层次模型框架下,采用贝叶斯方法获得合并比例的点估计及95%可信区间分别为0.057(0.039,0.077)和0.799(0.693,0.897),研究间方差分别为0.488和0.919;采用频率学方法获得合并比例的点估计及95%置信区间分别为0.056(0.041,0.078)和0.798(0.692,0.875),研究间方差分别为0.400和0.589。在正态-正态层次模型框架下,经logit转换后获得合并比例的点估计及95%置信区间分别为0.073(0.057,0.094)和0.754(0.661,0.827),研究间方差分别为0.170和0.301;直接合并原始数据获得合并比例的点估计及95%置信区间分别为0.049(0.032,0.065)和0.804(0.719,0.888),研究间方差分别为0.001和0.018。结论不同模型可以获得不同的结果,NNHM可能低估研究间方差。基于二项式-正态层次模型框架下贝叶斯方法更适用于比例的Meta分析。(本文来源于《中国循证儿科杂志》期刊2019年02期）
周世铭[3]（2019）在《基于层次广义线性贝叶斯模型的区域居民生活质量研究》一文中研究指出居民生活质量提升是我国实现两个一百年工作的重点和难点,更是全民关注的焦点。党的十八大明确强调了居民生活质量提升的重要性,“十叁五”规划中将人民生活水平和质量普遍提高作为重点规划,十九大和今年的两会再次将居民生活质量上升到社会主义现代化建设的核心地位。当然,关于如何提高居民生活质量的问题,众多学者针对影响居民生活质量的经济、社会等诸多因素做了大量研究。但这些研究都未考虑到影响居民生活质量的省市与区域之间存在嵌套结构关系,从而破坏了数据独立性的条件,使得一般建模理论难以奏效。层次模型正是基于嵌套数据结构建模,再借助于利用先验信息的贝叶斯理论在小样本上的推断优势,对居民生活质量影响因素进行层次广义线性贝叶斯建模的研究。在对区域居民生活质量的基本理论和方法进行梳理后,研究了层次广义线性模型的拟似然估计法,探索了基于先验优选的层次广义线性贝叶斯推断。结合省市和区域嵌套数据,构建了区域居民生活质量的层次广义线性贝叶斯模型,由此提出了改善居民生活质量的策略和建议。主要工作如下:首先,在层次广义线性模型的极大似然(ML)和限制极大似然估计(REML)基础上,研究了层次广义线性模型的拟似然估计法;进一步探索了基于先验优选的层次广义线性贝叶斯推断方法。在对比分析中,贝叶斯估计效果最优(其中具有先验的优于无信息先验的估计),拟似然估计其次,经典的ML(REML)估计效果相对较差。其次,根据区域居民生活质量数据结构进行了线性回归、广义线性回归、面板固定效应等建模探索,发现其拟合效果和解释性均欠佳,究其原因是这些模型忽略了数据结构具有嵌套性,于是选择具有嵌套结构的层次模型进行建构。区域内选取经济、政治、文化、社会、生态文明、国防六个方面指标,区域间选取人文环境和自然环境指标,构建了居民生活质量影响因素的层次广义线性模型。并对模型的ML(REML)估计、拟似然估计和贝叶斯估计进行了对比分析,发现层次广义线性模型的贝叶斯估计具有良好的性质。最后,根据区域居民生活质量的基本探索和建模分析,提出改善居民生活质量的策略建议:应该稳固经济建设和国防建设成果,充分发挥文化建设在社会建设和生态文明建设中的基础作用;提升社会、生态文明建设速度,努力发展政治建设。各区域之间应该加强交流,寻找因地制宜的方法,利用各自的历史文化加强不同区域之间的协作能力;克服不同区域地理环境对其的不良影响,使其与人文环境相互配合,提高全民生活质量,达到区域居民生活幸福感、获得感和安全感“叁感”协同发展新高度。(本文来源于《重庆工商大学》期刊2019-03-20）
吕敏红,闫奕荣[4]（2018）在《偏斜正态分布下的ZIP层次回归模型的贝叶斯方法》一文中研究指出零膨胀泊松回归模型(ZIP)是研究零过多的计数数据的有力工具。经典的分析理论总是对随机效应和随机误差作正态分布的假设,但是在实际问题中,正态假设可能会导致无效的统计结论。为此,文章考虑了随机误差和随机效应服从偏斜正态分布的ZIP层次回归模型的贝叶斯分析问题,最后用一个实例说明该方法的有效性。(本文来源于《统计与决策》期刊2018年19期）
杜蜀薇,彭楚宁,徐石明,李天阳[5]（2018）在《基于贝叶斯层次模型的电能表检定装置在线核查方法》一文中研究指出针对智能电能表检定装置期间核查导致检定工作中断,核查频度不易提高难以及时发现智能电能表检定装置准确度失效的现状,提出了一种电能表检定装置在线核查新方法。利用同一批次智能电能表实时检定数据,基于中心极限定理和贝叶斯层次模型,构建了高准确度等级的虚拟标准电能表。通过虚拟标准电能表在线核查智能电能表检定装置的测量误差,实现了检定工作状态下对检定装置性能的核查。仿真测试比对及真实数据验证结果表明,该方法在不影响检定工作的前提下,能以较高频度开展智能电能表检定装置核查工作,证实了该方法在大规模自动化检定模式下的优越性。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2018年18期）
李原[6]（2018）在《贝叶斯层次时空模型在省际人口流入分析中的应用》一文中研究指出文章利用贝叶斯层次时空模型研究我国2009—2014年省际人口流入时空变化规律。主要结论有:(1)我国人口迁入的冷、热、温点集中分布特征明显,地区人口迁入的冷热图谱与经济发展图谱一致,近年随着经济增长放缓人口迁入率下降;(2)人口迁入热点区集中在京津和东部沿海地区,北京、天津、上海、江苏、浙江、广东6个热点区同时为局部弱变化区;(3)人口迁入冷点区大都集中于中西部地区,冷点区中的安徽、河南、湖北、湖南、广西、四川、贵州和甘肃8个地区人口迁入率低于全国平均水平,但人口流入率增长高于全国;(4)温点区主要集中在东北地区,大部分温点区同时属于局部变化稳态区。(本文来源于《统计与决策》期刊2018年06期）
吴芸芸,王楠,张雪,赵星[7]（2017）在《降雨频率对疟疾和降雨量关系的效应修饰作用——层次贝叶斯变系数模型》一文中研究指出背景:随着全球气候变化,疟疾仍是中国重要的公共卫生问题。疟疾是由雌性按蚊传播的虫媒传染病,气象因子在其传播过程中扮演着重要角色。目前关于疟疾和降雨关系的研究仅基于降雨量,并且研究结论不一,表明降雨量不足以解释降雨与疟疾的关系。除了降雨量之外,降雨频率也是影响疟疾发生的重要因素。目前尚未发现降雨频率对疟疾发病率影响的相关报道,本研究拟揭示降雨频率对疟疾和降雨量关系的效应修饰作用,以更好地探索降雨与疟疾发生的关系。方法:收集2005～2010年西南区域15个区县的疟疾发病数据和气象信息(日平均气温、降雨量、相对湿度),以周为单位整理数据,利用叁阶段层次贝叶斯模型建模分析。第一阶段为气象因子与疟疾发生关系的似然函数:将滞后范围内降雨频率按四分位数分为四层,分别是最低降雨频率、次低降雨频率、中等降雨频率、高降雨频率,通过变系数分布滞后非线性模型刻画各层降雨量与疟疾发病率的关系;第二阶段构建各区县每年主效应及各气象因子效应系数的正态分布先验;第叁层采用无信息先验构建先验分布参数的超先验分布。结果:各降雨频率层间降雨量与疟疾发病率间的非线性模式不同,证实了疟疾发病和降雨量之间的相互关系取决于降雨频率:在低降雨频率条件下,随着降雨量的增加疟疾发病风险先升高后下降,约在75mm时效应最强;在中等降雨频率条件下,疟疾相对危险度随降雨量增加持续升高,约在175mm处达到平台;在高降雨频率条件下,降雨量与疟疾发生的关系总体呈下降趋势,即降雨减小疟疾的发生风险。结论:本研究从人群层面首次证实了疟疾发病和降雨量的关系依赖于降雨频率。通过以上对降雨频率与降雨量交互作用的研究,有利于解释现有研究中关于降雨与疟疾关系的矛盾结论,更好的掌握气象因子对虫媒传染病的细致动态影响机制,从而调整或完善我国虫媒传染病防控策略。同时,层次贝叶斯变系数模型也为环境健康领域健康效应的研究提供了新的方法学工具。(本文来源于《2017环境与公共健康学术会议暨中国环境科学学会环境医学与健康分会、中国毒理学会生化与分子毒理专业委员会2017年年会论文集》期刊2017-11-10）
刘洪强[8]（2017）在《基于层次贝叶斯模型的入室盗窃时空模式研究》一文中研究指出犯罪是社会经济发展过程中客观存在的一种现象。随着社会经济的不断发展,犯罪形式与手段复杂多变,犯罪数量也不断上升。犯罪已经严重影响了社会的稳定,引起了政府部门、专家学者和公众的极大关注。因犯罪都是在一定的空间范围内发生的,以空间为视角的犯罪地理研究已经成为犯罪研究中非常重要的方面,并在犯罪防控中的角色日益显着。GIS相关理论与技术的飞速发展,极大地促进了犯罪地理研究的深化。但是相对国外犯罪地理研究的不断成熟,我国的犯罪地理研究仍然处于起步阶段,研究内容亟需加强深化,研究方法也需要进一步创新。入室盗窃是世界范围内发生最普遍的犯罪形式,具有高发性,而且造成的后果通常也很严重。在此背景下,本文在总结国内外犯罪地理研究现状的基础上,利用GIS、空间统计分析和时空建模方法,结合犯罪地理学的相关理论,以武汉市江汉区为例,深入探索分析了研究区入室盗窃案件的时空模式。论文的分析结果可为警务部门进行警务管理、警力资源调配和犯罪防控实践提供决策支持。具体来说,本文的研究工作主要包含以下4个方面:(1)入室盗窃案件的时空分布特征分析首先,本文利用探索性数据分析方法分析了江汉区各社区入室盗窃案件的月变化特征、周内变化特征和日内变化特征。其次,利用探索性空间数据分析方法分析了江汉区入室盗窃发案数的总体分布特征和各社区标准化入室盗窃率的时间变化,并利用空间自相关检验方法对研究区入室盗窃发案数的空间自相关状况进行了分析。最后,针对标准化入室盗窃率指标度量犯罪相对风险存在不足,以及发案数存在空间自相关的情况,本文提出了一种层次贝叶斯时空模型的建模方法,并应用该模型分析了江汉区入室盗窃风险的时间变化趋势。此外,通过各社区差异趋势大于0的后验概率,本文还研究了各社区入室盗窃风险变化与全区相比,呈上升趋势的强度大小。(2)社区环境因素特征和背景效应对入室盗窃的影响分析依据犯罪地理学的相关理论,同时结合研究区具体的实际情况,本论文选取了各社区潜在的环境影响因子。为克服非空间模型和空间滞后模型、空间误差模型、地理加权回归模型等基于频率统计模型的不足,本论文采用贝叶斯模型对各社区的入室盗窃发案数直接建模分析。论文综合利用、分析、比较了多种不同的模型,以探索处理数据过度分散、空间自相关和小数量问题的有效建模方法。同时,针对现有的用于犯罪分析的模型忽略背景效应的情况,本文提出了 3种顾及背景效应的模型。根据不同模型的拟合结果,论文综合评估选择最优模型用于分析。利用最优模型估计的结果,本论文研究确定了江汉区入室盗窃风险的热点区域和非热点区域。本论文所提的3种顾及背景效应的模型中,有2种与原模型的拟合优度相当。此外,顾及背景效应的模型,提供了一种了解背景效应的视角,并可被扩展用于空间多尺度联合建模分析。(3)根据社区的入室盗窃风险状况,对各社区分类研究本论文提出了一种根据各社区的入室盗窃风险状况,对各社区分类的规则。该分类规则,不仅考虑了各社区入室盗窃风险的现状值,还考虑了各社区风险将来的发展变化趋势。利用本论文所提的分类规则,对研究区各社区分共为6种类型。通过各社区所属的基本类型,就可大体判断出社区入室盗窃风险的基本情况。(4)多类型案件联合建模分析研究针对已有的犯罪研究都是针对单一类型的案件建模分析的情况,本论文提出了一种对多类型案件联合建模分析的方法。该方法将不同犯罪类型相关的数据聚集在一起,并综合利用了不同类型案件之间的相关性。相对于对不同类型案件单独建模分析,多类型案件联合建模分析更能探测研究区不同类型犯罪风险的集聚情况。(本文来源于《武汉大学》期刊2017-05-01）
张晓琳,付英姿,褚培肖[9]（2016）在《基于偏斜正态分布的零膨胀负二项层次回归模型的贝叶斯分析》一文中研究指出零膨胀负二项(ZINB)层次回归模型是分析散度偏大集群计数数据的有力工具,该模型的基本假设是随机效应和随机误差均服从正态分布。然而,在许多实际应用中,上述假设缺乏稳健性,且相关研究表明,个体内的随机误差以及随机效应将共同导致数据的非正态性特征。基于上述原因,文章将重点考虑基于偏斜正态分布的ZINB层次回归模型的贝叶斯分析问题,与经典的基于似然的方法相比,贝叶斯分析方法具有建模灵活,计算相对简便的优势,特别适合于层次结构较为复杂的模型。(本文来源于《统计与决策》期刊2016年02期）
何永强,宫玉荣,朱予聪[10]（2015）在《基于贝叶斯和层次模型的传感器网络节点故障预测研究》一文中研究指出提出了运用贝叶斯理论和层次模型对传感器网络节点故障进行预测的方法,结合传感器网络各节点处理信息的时序关系,用定性分析将时间信息融合到节点中分析故障传播机制和故障预测.根据节点的历史信息和当前运行情况,预测和确定节点的故障概率;利用参数学习和概率推理,预测上层节点的故障概率.通过仿真实验并与其他预测方法进行比较分析,验证了该方法的可靠性和精确性,为传感器网络节点的故障预测提供了新的思路和方法.(本文来源于《河南工程学院学报(自然科学版)》期刊2015年04期）
层次贝叶斯模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目的介绍适用于比例Meta分析的二项式-正态层次模型及其贝叶斯方法实现。方法阐述二项式-正态层次模型和正态-正态层次模型,分别在此两模型框架下,选择随机效应模型对两个文献数据重新分析。采用贝叶斯和频率学方法拟合二项式-正态层次模型;对数据未经或经logit转换后,采用倒方差法等经典频率学方法拟合正态-正态层次模型。结果在二项式-正态层次模型框架下,采用贝叶斯方法获得合并比例的点估计及95%可信区间分别为0.057(0.039,0.077)和0.799(0.693,0.897),研究间方差分别为0.488和0.919;采用频率学方法获得合并比例的点估计及95%置信区间分别为0.056(0.041,0.078)和0.798(0.692,0.875),研究间方差分别为0.400和0.589。在正态-正态层次模型框架下,经logit转换后获得合并比例的点估计及95%置信区间分别为0.073(0.057,0.094)和0.754(0.661,0.827),研究间方差分别为0.170和0.301;直接合并原始数据获得合并比例的点估计及95%置信区间分别为0.049(0.032,0.065)和0.804(0.719,0.888),研究间方差分别为0.001和0.018。结论不同模型可以获得不同的结果,NNHM可能低估研究间方差。基于二项式-正态层次模型框架下贝叶斯方法更适用于比例的Meta分析。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
层次贝叶斯模型论文参考文献
[1].杨叶.基于层次贝叶斯模型的铁路轨道几何劣化规律建模研究[D].北京交通大学.2019
[2].张天嵩.基于二项式-正态层次模型框架下比例的贝叶斯Meta分析方法及实现[J].中国循证儿科杂志.2019
[3].周世铭.基于层次广义线性贝叶斯模型的区域居民生活质量研究[D].重庆工商大学.2019
[4].吕敏红,闫奕荣.偏斜正态分布下的ZIP层次回归模型的贝叶斯方法[J].统计与决策.2018
[5].杜蜀薇,彭楚宁,徐石明,李天阳.基于贝叶斯层次模型的电能表检定装置在线核查方法[J].电力系统自动化.2018
[6].李原.贝叶斯层次时空模型在省际人口流入分析中的应用[J].统计与决策.2018
[7].吴芸芸,王楠,张雪,赵星.降雨频率对疟疾和降雨量关系的效应修饰作用——层次贝叶斯变系数模型[C].2017环境与公共健康学术会议暨中国环境科学学会环境医学与健康分会、中国毒理学会生化与分子毒理专业委员会2017年年会论文集.2017
[8].刘洪强.基于层次贝叶斯模型的入室盗窃时空模式研究[D].武汉大学.2017
[9].张晓琳,付英姿,褚培肖.基于偏斜正态分布的零膨胀负二项层次回归模型的贝叶斯分析[J].统计与决策.2016
[10].何永强,宫玉荣,朱予聪.基于贝叶斯和层次模型的传感器网络节点故障预测研究[J].河南工程学院学报(自然科学版).2015