【摘 要】
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本文应用ASAMC算法研究了正态分布序列变点的识别问题,实现了对于变点个数及变点位置的同步识别,并通过随机模拟对于识别精度效率进行了验证。最后将本文方法应用于乌鲁木齐
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本文应用ASAMC算法研究了正态分布序列变点的识别问题,实现了对于变点个数及变点位置的同步识别,并通过随机模拟对于识别精度效率进行了验证。最后将本文方法应用于乌鲁木齐市1973-2017共45年间的年平均温度序列及月平均温度序列,成功找到温度变点。本文总共分为五个部分.第一部分主要介绍了变点问题的研究背景研究意义以及国内外学者的研究现状和贝叶斯统计推断的简单介绍。第二部分首先介绍了正态分布多变点模型,并且给出了各参数先验分布,随后得到了变点的后验分布函数。第三部分介绍了M-H算法及ASAMC算法,随后将ASAMC算法应用于求变点的负对数最小后验概率并给出了具体步骤。第四部分将以上理论知识通过随机模拟进行验证,模拟结果表明对于变点个数及其位置的识别非常精准。第五部分将本文方法应用于乌鲁木齐1973-2017年共45年间平均温度序列,并发现温度变点。
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