免费论文：鉴于MCMC本领的关系系数稳固功夫序列参数估量及运用

纲要关系系数稳固功夫序列模子是均值和方差都不妨随功夫变革，而关系系数仍旧是功夫间隙的单变量因变量的一类新的稳固功夫序列模子。它是保守协方差稳固功夫序列的进一步扩充，其能更大水平地满意本质中的须要。然而，已有文件在运用此模子处置本质题目时，估量模子参数的本领主假如极大似然本领，对本质题目，因为似然因变量很搀杂，常常利害线性的高阶方程，所以，只能运用数值好像的求解，这极大感化模子的本质运用功效，比方，模子各个参数难以估量以至没辙估量以及贬低所得模子的猜测精度等。正文提出沿用鉴于贝叶斯散布的MCMC（Markov Chain Monte Carlo）本领来估量关系系数稳固序列模子的参数。该本领的思维是融洽察看数据的消息与先验消息而获得后验散布，运用马尔科夫链的表面，结构一个稳固散布即是后验散布的马尔科夫链，运用新颖计划机高速本能本领来获得后验散布的取样样品，鉴于那些样品来举行百般统计估计。作品在给出关系系数稳固功夫序列的观念、本质以及辨别本领后，引见MCMC本领的表面道理、算法和范例。而后，用模仿的本领实证了MCMC本领对估量关系系数正态进程、关系系数AR(p)模子参数的崇高性态。结果，对广西电力网1990年一月至1999年十仲春的120个月电力网负载数据，创造关系系数稳固功夫序列模子，辨别沿用极大似然本领和正文本领作参数估量，还沿用典范的ARIMA本领对此数据建立模型，比较三种情景下的2000年一月至2001年十仲春24个月的一步猜测，截止表白，鉴于MCMC本领的关系系数稳固功夫序列模子给出的猜测最佳。

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