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基于高阶特征挖掘和贝叶斯MCMC方法的建筑能耗预测: 2025年; 针对建筑能耗预测模型需要解决解释变量选取困难、建筑样本数据有限和建模算法难以捕捉复杂的非线性关系等问题,提出了基于高阶特征挖掘和贝叶斯MCMC(马尔可夫链蒙特卡罗)方法的能耗预测模型。本研究利用建筑本体、建筑环境及建筑人员活动等特征指标作为模型输入,以CBECS数据库中205栋办公建筑的供热能耗数据作为训练集样本,选用符号检验与K-fold交叉验证识别高响应交互作用因子组合,通过MCMC方法进行重要性采样,预测了办公建筑的供热能耗强度。研究发现,建筑的层高、面积、层数之间存在高阶交互关系,模型预测精确度指标归一化平均偏差(NMBE)为3.5%,均方根误差(RMSE)为0.014,均方根误差变异系数(CVRMSE)为14.0%,可有效预测办公建筑供热能耗。; 那威孔纯盛; 关键词：贝叶斯模型 MCMC方法

基于MCMC方法的贝叶斯统计模型应用研究: 2024年; 为验证贝叶斯统计后验分布计算的收敛性,文章研究并构建了线性回归和时间序列两类经典的贝叶斯统计模型。基于马尔可夫链蒙特卡罗方法,运用birdextinct数据集验证了贝叶斯线性回归模型,并分析鸟类的平均灭绝时间与平均筑巢数、种群规模、栖息状态三个量之间的关系。此外,根据1982-2021年居民消费指数(CPI)的序列,结合差分处理数据,建立了AR(p)时间序列预测模型。结果表明,贝叶斯线性回归模型和贝叶斯时间序列预测模型的马尔可夫链均收敛,且贝叶斯时间序列预测模型的预测误差仅为0.78%。MCMC方法能有效应用于贝叶斯统计模型分析。; 张宗宇徐军姜奎陈士超; 关键词：MCMC方法贝叶斯统计时间序列预测

融合ARIMA模型和MCMC方法的非一致性设计洪水计算: 2024年; 常规非一致性频率分析方法在选择协变量、建立统计参数与协变量的函数关系方面均存在主观性,且仅获得设计洪水估计值,不能同时进行不确定性分析。为改进上述不足,建立了ARIMA-MCMC模型,在贝叶斯MCMC方法抽样过程中考虑统计参数拟合期内的时变性,进而对未来气候变化条件下的非一致性设计洪水频率分布模型参数进行抽样,基于参数后验分布进行设计洪水计算,并推求相应的置信区间。选取雅砻江流域小得石水文站作为分析对象,采用ARIMA-MCMC模型定量评估未来气候变化条件下小得石站设计洪水的变化情况。结果表明:基于ARIMA-MCMC方法的参数抽样收敛效果较好,3种情景下的模型统计量D均小于显著水平5%的临界值;除SSP2-4.5情景下P=0.1%和P=0.05%的设计值外,其他情况的设计最大日流量较历史期均明显增加,其中SSP1-2.6、SSP5-8.5情景下的增幅分别为7.1%~10.5%、13.9%~27.2%。本文建立的ARIMA-MCMC方法能够有效进行非一致性设计洪水频率分析。; 董立俊董晓华马耀明马耀明喻丹薄会娟; 关键词：设计洪水 ARIMA模型非一致性洪水频率分析

基于DE-MCMC方法的滑坡堆积体土壤水力参数反演研究: 2024年; 极端降雨条件下,入渗可急剧增大滑坡体中软弱结构面上的土壤含水量和孔隙水压力,是触发滑坡的重要因素。因此,土壤水动力模拟是滑坡预警系统的核心,其模拟结果的准确与否取决于土壤渗透特性的参数化。该文以汶川地震扰动区的银洞子滑坡堆积体为例,以土壤含水量野外观测数据为基础,基于Richards方程构建入渗模型,利用自适应差分演化算法的马尔科夫链蒙特卡罗方法(Differential Evolution Markov chain Monte Carlo,简称DE-MCMC)反演van Genuchten土壤水力参数。通过比较土壤含水量的模拟值与实测值的拟合程度,评估DEMCMC算法在土壤水动力模拟中的适用性。结果表明,基于DE-MCMC算法反演的后验参数极大降低了先验参数分布的不确定性,并显著提升土壤含水量的模拟精度。将DE-MCMC方法应用于滑坡水文,可有效率定土壤渗透特性参数,为降雨型滑坡预警提供更为可靠的土壤水动力模拟结果。; 蔡忠周严海文李美骏邵伟杨宗佶; 关键词：土壤水分特征曲线 RICHARDS方程

基于MCMC方法的随机经济周期模型的参数估计: 参数估计作为经济系统建模中最为关键的步骤之一,是经济学和应用统计领域的研究热点问题。考虑到实际经济系统会受到内部非线性关系和外部难以预测的噪声影响,传统的线性经济周期模型无法很好地解释其复杂性。因此,本文引入随机噪声激励...; 李萌; 关键词：经济周期模型高斯白噪声高斯色噪声参数估计

基于MCMC方法对美式期权的模拟定价研究: 自金融衍生品定价工具诞生以来,学界对期权定价的探索从未停止.尤其是对于具有路径依赖特性和灵活执行选择的美式期权,学者们投入了巨大的研究努力,旨在揭示其最优停时策略.在数值分析技术的视域中,金融衍生证券的定价方法可归纳为三...; 陈敦勇; 关键词：蒙特卡洛模拟

基于MCMC方法的单指标众数模型Bayes估计: 2023年; 将单指标模型和众数回归模型相结合,构造一种新的模型——单指标众数模型,详细给出了单指标众数模型的定义,为了对模型的参数进行Bayes估计,设定了该模型的参数先验分布,然后利用MCMC方法模拟参数的后验分布,并用参数的后验均值作为参数的估计值,将参数的估计值和真值进行比较后,发现估计的效果非常好。最后,随机模拟和实际例子的分析表明所提出的模型和方法是行之有效的。; 朱桂玲虎亚楠王智坚; 关键词：MCMC方法 BAYES估计

基于Bayesian MCMC方法的美式障碍期权模拟定价: 2023年; 在最小二乘蒙特卡洛(LSM)方法基础上,提出用加权最小二乘与蒙特卡洛(MC)方法相结合,得到加权最小二乘蒙特卡洛(WLSM)方法,研究了障碍期权模拟定价的问题.假设标的资产价格过程遵循几何布朗运动,分析了是否支付红利和生成期权价格路径的问题.使用随机化Faure序列替换LSM方法中伪随机数,给出了WLSM方法在美式障碍期权定价的算法步骤.使用R语言对美式障碍上升敲出看跌期权(up-and-out put)在支付红利的情形下进行数值模拟,结果表明此方法与其他定价模型方法相比,定价更准确,说明该方法具有可行性和有效性.; 陈敦勇郭洁孙玉东; 关键词：几何布朗运动 MCMC模拟

基于贝叶斯MCMC方法的城市建筑供热能耗基准被引量：4: 2023年; 城市尺度建筑能耗基准的研究模型需解决建筑样本数据有限、输入不确定性强、建模复杂度和计算成本高的问题,据此提出贝叶斯框架的混合效应模型.利用城市气候、建筑分布和建造状况等特征指标作为模型输入,采集223座居住建筑的热力站能耗监测数据作为测试集样本,通过马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法进行重要性采样,并预测城市尺度建筑供热能耗强度(EUIH).混合效应模型通过48座居住建筑的热力站能耗监测数据进行验证,预测精度指标归一比平均偏差(NMBE)为0.400%,均方根误差(RMSE)为0.034,均方根误差变异系数(CVRMSE)为13.100%.结果显示模型能够有效地预测和校准建筑供热能耗预测和校准,模型的EUIH点估计和区间估计结果可以作为城市建筑供热能耗基准依据.北京市城市建筑的供热能耗基准与国际能源署(IEA)国家的相关基准进行对比,反映出北京市居住建筑供热能耗较低及节能潜力较小.; 那威邴佳乐刘品妍; 关键词：贝叶斯理论

基于贝叶斯MCMC方法的年金长寿风险度量研究: 2023年; 长寿风险的准确度量是年金长寿风险管理的基础和前提,具有一定的学术和实际意义。通过利用贝叶斯MCMC(马尔科夫链蒙特卡洛模拟)算法统筹死亡率预测的Lee-Carter模型和利率预测的CIR模型,将长寿风险的度量转化成长寿期权的定价问题,考查了年金中长寿风险的变动规律和影响因素。MCMC抽样和数值模拟的结果表明,年金中的长寿风险与预测年份和年金持有人年龄成正向关系,其在年金中所占的比重随着年金持有人年龄的增加而增加,60岁的终身生存年金中长寿风险的占比高达10.11%;同时长寿风险与利率成反向关系,当前的低利率环境将会给年金发行人造成更高的长寿风险压力。; 胡仕强; 关键词：CIR模型

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