摘要：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。

摘要：通过实证数据仿真分析来说明运用Win BUGS软件建模的分析过程。结果表明,以mcmc为基础的Win BUGS软件简化了贝叶斯AR(p)模型的实际应用。

摘要：针对分位回归模型参数的不确定性风险问题,构建了基于Gibbs-DA抽样算法的贝叶斯线性分位回归分析模型.根据非对称Laplace分布的正态-指数分布的混合表示性质,利用数据扩展方法构建了潜变量,给出分位回归模型的似然函数,推断了多元正态先验分布条件下分位回归模型参数的后验分布,证明了潜变量的完全条件分布为广义逆高斯分布;结合Gibbs抽样和数据扩展方法,设计Gibbs-DA的仿真分析方案,并将其应用于我国能源消耗问题分析.研究结果表明:贝叶斯方法可以有效地应用于分位回归的建模以及我国能源消费弹性的分位问题研究.

摘要：文章针对正态分布数据,对比Traditional方法、Bootstrap方法和mcmc方法在两侧面交叉设计(p×i×h)和两侧面嵌套设计(p×(i:h))下各个方差分量的估计精度,为实际应用提供参考。使用R软件模拟1000批数据,并在R软件上实现三种方法的方差分量及其变异量估计。结果表明:(1)相较于Traditional方法和mcmc方法,相同条件下,Bootstrap方法估计的方差分量及其变异量结果更为理想;(2)对于两侧面交叉设计和两侧面嵌套设计,在正态分布数据下,建议优先使用Bootstrap方法。

摘要：各种心理调查、心理实验中,数据的缺失随处可见。由于数据缺失,给概化理论分析非平衡数据的方差分量带来一系列问题。基于概化理论框架下,运用Matlab 7.0软件,自编程序模拟产生随机双面交叉设计p×i×r缺失数据,比较和探讨公式法、REML法、拆分法和mcmc法在估计各个方差分量上的性能优劣。结果表明:(1)mcmc方法估计随机双面交叉设计p×i×r缺失数据方差分量,较其它3种方法表现出更强的优势;(2)题目和评分者是缺失数据方差分量估计重要的影响因素。

摘要：文章基于马尔可夫链(mcmc)采样法,耦合地下水数值模拟的MODFLOW软件,提出了贝叶斯方法,用于水文地质参数识别这一复杂的非线性优化问题。采取单分量自适应Metropolis(SCAM)采样算法并加入了权重因子,从而大大提高了该方法解决高维参数问题的效率。通过两个实例研究,验证了该方法具有独特的寻优性能和效率。结果表明,贝叶斯方法适用于复杂地下水问题的参数识别,并体现出了出色的全局寻优性。

摘要：以往在线学习成绩检测系统,仅能给出得分情况,测评效果差。设计智慧学习视角下在线学习成绩智能测试系统,由初级资源层、中级平台层、高级应用层构成,通过学习科目、电子图书、在线测试、自我信息四大功能模块实现在线学习成绩的智能处理分析。采用基于IRT的知识水平诊断方法测试用户知识水平,通过mcmc方法推算考核参数,实现在线学习成绩的准确测试。实验结果表明,系统能够对用户的六级词汇水平进行精确测试,用户满意度和性能高。

摘要：为实现少量故障数据样本下五轴联动数控机床精确的可靠性评估,通过对贝叶斯估计方法进行研究,设计实现数控机床可靠性建模。该方法首先设定威布尔模型参数服从伽玛分布,为解决无先验信息问题,引入两层贝叶斯方法。为解决积分求解后验分布计算困难问题,使用mcmc方法计算模型参数估计值,最终建立起威布尔模型。引用某机床一年的历史故障数据,使用所设计方法与最小二乘法实现建模,用拟合优度检验将两个方法结果进行比较判断出所设计方法具有可行性。最后依据建立的可靠性模型对机床进行可靠性评估。

摘要：用户兴趣挖掘一直是很多领域的基础问题,例如推荐系统、个性化检索和在线广告。一个用户在Internet或现实生活中的历史行为虽然能反映用户的兴趣,但是如果用户第一次使用网络,因为缺少历史行为信息,系统很难获得用户的兴趣。为解决无法获取新用户兴趣的问题,本文提出一种基于多变量Probit回归的用户兴趣挖掘方法。采用马尔科夫链蒙特卡洛(mcmc)方法估计模型的后验分布。通过合成数据与豆瓣明星对电影的兴趣验证模型的性能,结果表明所提出的方法能够有效地预测冷启动用户的兴趣。

摘要：室外空气干球温度、湿球温度与太阳辐射强度是研究空调设计负荷的三个重要室外气象参数,研究它们同时出现的极端情况对于空调负荷设计具有重要意义.基于二元阈值模型研究室外空气干球温度与太阳辐射强度两参数统计规律,采用mcmc方法估计模型的参数,对该阈值模型进行分析与预测.结果表明,天津市6~9月平均每20天会出现一次极端高温,此时空调处于"失效"状态.