关于Log Gaussian Mixture Cox过程模型的研究

• 作者: 王慧霞 赵联文 黄磊
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: Log Gaussian Cox过程模型 混合高斯过程 极大似然估计 MCMC方法 AIC准则
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 数学·统计学
• 页码范围: 210-216
• 页数: 7页
• 分类号: O211.6
• 字数: 4542字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2020.08.030

摘要

Log Gaussian Cox过程模型(简称LGCP模型)常用来描述关于空间变化的随机过程,但是它不能很好地拟合强度取对数后是非高斯过程情况下的数据.因此,通过将它的强度取对数后看成是一个混合高斯过程来改进LGCP模型,并研究改进后模型的性质.采用极大似然估计法和MCMC方法来估计模型参数,以及用AIC准则作模型选择.最后通过实例验证,结果显示改进后的模型能够有效地拟合数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵联文	西南交通大学数学学院	45	158	5.0	11.0
2	黄磊	西南交通大学数学学院	16	71	5.0	7.0
3	王慧霞	西南交通大学数学学院	4	3	1.0	1.0