概率转移模型论文-孙澜澜

概率转移模型论文-孙澜澜

导读:本文包含了概率转移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:交互式多模型,转移概率自适应,似然函数,列车运动状态分析

概率转移模型论文文献综述

孙澜澜[1](2019)在《交互式多模型的转移概率自适应算法研究及应用》一文中研究指出交互式多模型(Interacting Multiple Model,IMM)兼具低计算量与高精度的优势,是最主流、最具费效比的多模型算法,在混合系统状态估计领域有着广泛的应用。转移概率矩阵(Transition Probability Matrix,TPM)是IMM算法中的重要参数,往往根据先验信息被设置为固定的常数矩阵,这是一种保守而折中的参数设定方法,导致IMM算法不能达到预期性能。本文分析了IMM算法估计混合系统状态时,不同系统状态下对TPM的需求,针对其转移概率自适应算法的研究与应用展开了如下工作:1、由于模型概率的斜率中蕴含着系统模型模型跳转趋势,因此根据该斜率构造了转移概率修正函数,提出了一种基于模型概率斜率修正的转移概率自适应交互式多模型算法,并通过仿真实验验证了算法的性能。2、根据后项差分思想,构造了基于模型概率后项差分的转移概率修正函数,提出一种基于模型概率N阶后项差分的转移概率自适应交互式多模型算法,分析了差分阶数N对算法性能的影响,并通过仿真实验验证算法的性能。3、针对上述根据模型概率信息修正的IMM算法不能适时判断系统当前模型状态,导致算法响应模型跳转能力弱化的问题,提出了一种基于似然函数比的模型跳转判断方法,通过该方法提供的当前模型信息重新构造了转移概率修正函数,提出一种基于转移概率自适应的并行交互式多模型算法,采用仿真实验验证了该算法的性能。模型切换阈值是该算法的重要参数,通过理论分析与仿真实验给出了该参数的设置准则。4、运行列车的运动状态分析实际上是一种混合系统状态估计问题,针对动力学模型集参数难确定的问题,提出一种基于受力分析的列车动力学模型集建模方法,并将本文所提的转移概率自适应IMM算法应用于列车运动状态分析中,仿真实验证明了本文所提建模方法、转移概率自适应交互式多模型算法在列车运动状态分析中的可行性与有效性。(本文来源于《西安理工大学》期刊2019-06-30)

李新平,朱铭来[2](2019)在《基于转移概率矩阵模型的失能老年人长期照护保险缴费率分析——以天津市为研究对象》一文中研究指出健康老龄化是实现"健康中国战略"的重要组成部分,为此国家应逐步建立长期照护保险制度来应对日益上涨的长期照护成本支出。基于政府补贴、长期照护保险和个人自付共同负担长期照护成本的假设前提,利用2010年第六次人口普查关于天津市人口年龄结构数据、2012年和2014年天津市关于农村老人和失能老人两次调查数据,建立转移概率矩阵模型预测60岁及以上老年人健康状态的动态变化及其长期照护需求的总成本,在此基础上测算出2016-2050年的长期照护保险缴费水平处于(2.51%-21.82%),34年间提高了8倍多。可见长期照护保险基金负担将越来越重,未来构建长期照护保险制度应及早规划缴费分担机制和筹资来源渠道。(本文来源于《人口与发展》期刊2019年02期)

周挺,马爱霞[3](2018)在《生存分析在药物经济学评价Markov模型转移概率计算中的应用》一文中研究指出在药物经济学评价的研究中,Markov模型作为一种决策分析模型被广泛应用。Markov模型中需考虑疾病风险随时间变化的特性时,各Markov健康状态间转移概率参数的计算既是重点也是难点,而生存分析可以提供一种可行的解决方案。本研究通过探讨生存分析在计算动态Markov模型转移概率时,基于累积概率密度函数的新方法,并结合胃癌Markov模型进行实例分析,为开展相关研究的学者提供参考。(本文来源于《中国循证医学杂志》期刊2018年10期)

周挺,马爱霞,付露阳[4](2017)在《药物经济学评价Markov模型中转移概率计算的探讨》一文中研究指出Markov模型作为决策分析模型之一,被广泛应用于药物经济学评价中,而不同Markov健康状态间转移概率参数的获取往往是模型构建的难点,通常无法直接得到。通过探讨现有Markov模型转移概率,特别是对时间依赖的动态模型转移概率计算方法进行实例分析,为开展相关研究的学者提供思路。(本文来源于《中国卫生经济》期刊2017年12期)

顾海俊,蒋国平,夏玲玲[5](2016)在《基于状态概率转移的SIRS病毒传播模型及其临界值分析》一文中研究指出针对SIRS(Susceptible-Infected-Removed-Susceptible)病毒传播模型,利用状态转移概率的方法,通过计算节点处于各个状态的概率来研究SIRS病毒传播过程。首先建立状态概率方程组,描述各个时刻各个节点处于易感染态、感染态、免疫态的概率,通过稳态分析理论推导网络的病毒传播临界值;然后利用蒙特卡罗方法,对均匀网络和非均匀网络的病毒传播临界值进行分析和仿真。结果表明,相对于传统的平均场方法,基于状态概率方程组模型求得的传播临界值更加接近真实蒙特卡罗值,并且与免疫丧失率无关。(本文来源于《计算机科学》期刊2016年S1期)

李正宾[6](2015)在《基于转移概率矩阵的企业债券定价模型》一文中研究指出信用风险是金融领域面对的主要风险之一。近几年中国企业债券市场高速发展,针对企业债券的合理定价问题也越来越突出,而信用风险是影响企业债券价格的重要因素。对企业债券信用风险的精准度量是对其进行合理定价的基础,国内外对信用风险度量的研究在最近几十年变得越来越活跃,大量的学者和机构发表了诸多针对信用风险度量的研究成果,比较流行的主要有结构化信用风险评估模型和密度式信用风险评估模型两类。本文在对企业债券信用风险的影响要素、大公评级的信用评级原理详细介绍的基础上,对典型的结构化信用风险评估模型——Merton模型和密度式信用风险评估模型——JLT模型的建模思想进行了论述。针对中国企业债券市场所具有的评级数据少、缺乏历史违约事件等特征,本文对JLT模型进行了改进,通过使用加权平均的方式计算经验转移概率矩阵,然后利用市场上各评级债券的时间序列数据计算风险中性违约概率,再通过市场宏观数据判断经济处于上升期还是衰退期,并据此计算条件转移概率矩阵,最后通过债券远期折现的方式构建了更适合中国市场的债券定价模型。本文实证部分选取了部分2014年新发行债券对模型进行了实证检验,并总结了该模型存在的不足,对模型的应用前景和进一步的研究进行了展望。(本文来源于《华东师范大学》期刊2015-05-01)

张同斌,高铁梅[7](2015)在《中国经济周期波动的阶段特征及驱动机制研究——基于时变概率马尔科夫区制转移(MS-TVTP)模型的实证分析》一文中研究指出本文基于新凯恩斯附加预期的IS曲线,构造经济增长周期波动的一致合成指数代表综合产出缺口序列,选取状态空间模型估算预期变量,采用时变概率的马尔科夫区制转移(MS-TVTP)模型研究了中国经济增长周期波动的阶段运行特征与驱动机制。结论认为:产出缺口预期对经济周期波动的影响显着为正,实际利率变量对经济周期波动的影响显着为负,且两者的影响在不同区制具有明显的非对称特征。平滑概率和转换概率的估计结果显示,金融类和投资类先行指数是中国经济增长周期在各状态间转换的重要驱动因素。相对于促进经济回升,货币政策对经济的"降温"更有效。在经济回落时投资对经济增长周期波动的影响较为迅速,但由于投资周期和固定资本形成等原因,经济回升时投资发挥作用的滞后期明显加长。稳定预期并释放改革红利,实施宏观审慎管理平抑经济周期波动是保持中国经济稳定增长的重要途径。(本文来源于《财贸经济》期刊2015年01期)

黄淑东[8](2014)在《Ad Hoc网络重采样转移概率模型下激励传播算法》一文中研究指出无线多跳Ad Hoc网络的激励传播算法可以优化网络资源负载均衡,提高网络可靠性。传统的激励传播算法采用萤火虫梯度搜索定位协作激励方法,当网络节点分布为随机多跳的异构网络时,激励传播负载均衡存在效率低、准确性不高等问题。提出一种基于萤火虫群优化追踪的重采样转移概率模型下的无线多跳Ad Hoc网络激励传播算法,实现资源负载均衡,设计无线多跳Ad Hoc网络覆盖层次模型,提出萤火虫群优化追踪算法,在无线多跳Ad Hoc网络节点转移概率空间,设计重采样转移概率模型,得到多跳Ad Hoc网络激励传播系统状态估计。仿真结果得到该算法实现无线多跳Ad Hoc网络系统状态估计准确率要明显高于传统算法,估计误差的波动小,在解决蜕化的同时避免了样本贫化,资源负载均衡激励精度提升方面明显优越于其它算法,展示了算法的优越性能。(本文来源于《科技通报》期刊2014年10期)

朱红[9](2014)在《M/M/1模型的输出过程及队长的转移概率》一文中研究指出摘要:本文主要研究M/M/1排队模型在给定初始条件下任意时间段内的输出过程及队长的转移概率。(1)系统在给定初始条件下任意时间段内的输出过程:首先计算整数个顾客到达时间段内的输出过程,由于顾客到达时间段内系统可能出现空闲期,且计算较为复杂,考虑到结果的准确性,采用两种不同的方法:利用全概率公式巧妙的避开闲期,结合归纳法得出任意顾客到达时间段内的输出结果,另外运用马尔可夫链的性质及系统队长的一步转移矩阵,进而得出相应结论。将这两种方法得出的结果进行比较,进而得出结论的一致性。然后,运用联合分布(多个独立同分布的负指数分布的联合分布为爱尔朗分布),进而得出模型在任意时间段内的输出过程。(2)系统任意时刻队长的转移概率:在给定初始条件下,结合系统队长与给定时间段内系统的到达顾客数及服务完的顾客数之间的关系,得出系统在任意时刻队长的转移概率。最后,在前面知识的基础之上,给出了平稳状态下M/M/1模型的输出过程及转移概率,并探究了Mζ/M/1模型在顾客到达时间段内的输出结果及Mζ/M/1模型任意时刻队长的转移概率。(本文来源于《中南大学》期刊2014-05-01)

刘艳丽,余贻鑫[10](2013)在《大系统马尔可夫模型状态转移概率矩阵的快速形成方法》一文中研究指出提出马尔可夫模型状态转移概率矩阵的快速形成方法.定义元件状态转移率矩阵和系统状态数组,将系统状态转换为便于计算机存储与处理的数组,有效地描述了系统状态之间的转移;基于元件状态转移率矩阵和系统状态数组提出不受系统状态和元件状态数目限制快速准确计算状态转移率的方法,通过挖掘状态转移概率矩阵中非零元素的分布规律提出非零元素的快速定位方法,进而快速形成状态转移概率矩阵的稀疏存储;针对由两状态元件组成的系统,提出基于给定系统状态排序和服务状态集数组快速定位状态转移概率矩阵中非零元素的方法.将其应用于电力系统概率安全性评估,以新英格兰10机39节点系统为例,证实了方法的有效性和实用性.(本文来源于《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》期刊2013年09期)

概率转移模型论文开题报告

(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:

健康老龄化是实现"健康中国战略"的重要组成部分,为此国家应逐步建立长期照护保险制度来应对日益上涨的长期照护成本支出。基于政府补贴、长期照护保险和个人自付共同负担长期照护成本的假设前提,利用2010年第六次人口普查关于天津市人口年龄结构数据、2012年和2014年天津市关于农村老人和失能老人两次调查数据,建立转移概率矩阵模型预测60岁及以上老年人健康状态的动态变化及其长期照护需求的总成本,在此基础上测算出2016-2050年的长期照护保险缴费水平处于(2.51%-21.82%),34年间提高了8倍多。可见长期照护保险基金负担将越来越重,未来构建长期照护保险制度应及早规划缴费分担机制和筹资来源渠道。

(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。

概率转移模型论文参考文献

[1].孙澜澜.交互式多模型的转移概率自适应算法研究及应用[D].西安理工大学.2019

[2].李新平,朱铭来.基于转移概率矩阵模型的失能老年人长期照护保险缴费率分析——以天津市为研究对象[J].人口与发展.2019

[3].周挺,马爱霞.生存分析在药物经济学评价Markov模型转移概率计算中的应用[J].中国循证医学杂志.2018

[4].周挺,马爱霞,付露阳.药物经济学评价Markov模型中转移概率计算的探讨[J].中国卫生经济.2017

[5].顾海俊,蒋国平,夏玲玲.基于状态概率转移的SIRS病毒传播模型及其临界值分析[J].计算机科学.2016

[6].李正宾.基于转移概率矩阵的企业债券定价模型[D].华东师范大学.2015

[7].张同斌,高铁梅.中国经济周期波动的阶段特征及驱动机制研究——基于时变概率马尔科夫区制转移(MS-TVTP)模型的实证分析[J].财贸经济.2015

[8].黄淑东.AdHoc网络重采样转移概率模型下激励传播算法[J].科技通报.2014

[9].朱红.M/M/1模型的输出过程及队长的转移概率[D].中南大学.2014

[10].刘艳丽,余贻鑫.大系统马尔可夫模型状态转移概率矩阵的快速形成方法[J].天津大学学报(自然科学与工程技术版).2013

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