基于时序样本的参数经验贝叶斯迭代更新方法及其比较.pdf

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1、基于时序样本的参数经验贝叶斯迭代更新方法及其比较口戴威口刘伟方口吴有力口徐金文中国舰船研究设计中心武汉430064摘要：以可交换场合的参数经验贝叶斯(ParametricEmpiricalBayes，PEB)为例，讨论3种基于时序观测的PEB迭代更新策略。并通过仿真案例比较各自的性能。关键词：参数经验贝叶斯先验分布后验分布中图分类号：0212．8文献标识码：A文章编号：1000—4998(2013)09—0040—04PEB是一种假设参数的先验分布为某个含未知超1概述参数的分布类，再进一步进行参数估计和后验

2、分布计统计学中有两个主要派别：经典学派和贝叶斯学算的贝叶斯更新技术。PEB分析在统计分析、可靠性分派。前者是根据样本信息对总体分布或总体特征数进析Ir、智能决策(23中都有广泛的应用。行统计推断；后者在总体信息和样本信息的基础上，引近年，基于时间序列观测进行迭代更新的PEB应入了先验信息。先验信息一般来自经验或历史统计，是用被不断提出，由于传统的方法都具有一定的局限，1J]J1J]j在抽样前对统计推断有益的经验信息。先验分布是先如：基于ARMA的方法，需要大样本；基于分布曲线的验信息的一种表示．是在抽样前对

3、总体或相关统计问方法很难寻找满足全局退化的分布类型等。而PEB方题的分布假设。抽样后，贝叶斯定理将根据样本信息更法由于样本量要求小、计算高效等优点。逐步被人们重新先验分布，最终获取统计问题的后验分布。视，如Gebraeel讨论了在不同先验分布情况下，PEB方收稿日期：2013年3月法在轴承剩余寿命预测中的应用[3-8]。示为：andOptimizationofaNewThreeDegree—off-~eedomET=BP网络i-l-算值一理论值16)SpatialParallelManipulat。r[J]

4、·JournalofMechanical理论Design，2000，122(1)：17—24．检测结果表明，最大相对误差E分别为：项一刘宏伟，马质璞．3-PRS并联机构运动分析及仿真[J]．机0．001l，项0．0011，z项0．0023，即所获得的动学正解械设计与制造，2012(1)：211-213．BP神经网络模型的精度较高。CZhang，SSong．ForwardKinematicsofaClassofParallel4结论(Stewart)PlatformswithClosed—formSoluti

5、ons[J]．JournalofRoboticSystems，1992，9(1)：93一l12．(1)通过对支链运动螺旋系及约束螺旋系的分YLi．QXu．KinematicAnalysisandDesignofaNew3一析．表明本文涉及的3一UPU型并联机构具有3个自由DOFTranslationalParallelManipulator[J]．Journalof度．即2维转动以及1维移动。MechanicalDesign，2oo6，128(4)：729-737．(2)依据空间矢量关系，建立了该机构运动学

6、逆韩方元，赵丁选，李天字．3-RPS并联机构正解快速数值解的显性式。算法[J]．农业机械学报，2011，42(4)：229—233．(3)基于运动学逆解，采用BP神经网络方法，获韩先国．陈五一．陈鼎昌．基于路径跟踪原理求解6一Stewat得了该机构运动学正解的神经网络模型，检测结果表并联机构位置正解[J]．北京航空航天大学学报，2002(6)：明．输出转角最大相对误差为0．0011，移动量最大相370—372．对误差为0．0023，即所获得的运动学正解的BP神经CChen．PChen．GA—basedAda

7、ptiveNeuralNetwork网络模型的计算精度较高。ControllersforNonlinearSystems[J]．InternationalJournal参考文献ofInnovativeComputing，2010，6(4)：1793—1803．[1]JCarretero，RPodhorodeski，MNahon．KinematicAnalysis(编辑丁罡)2013／9机械制造51卷第589期PEB在时序观测中的应用是一个迭代更新过程。()：，礼l盯，在一般应用中，它需要根据不断获取的时序观

8、测进行迭代更新，而不同的迭代策略会导致不同的评估结果。=(等)丁exp{一去(+务}(5)本文以可交换场合的PEB为例，探讨3种PEB迭代于是，叮r(J)～N[()，V()]，其中：策略的性能。f()：一(^—)2PEB估计{V()=(1-B)(6)I曰：(t，+)令是t时刻的观测样本，则～⋯是全当较小时。后验分布估计建议作如下调整：部的时序观测，假设来自正态分布Ⅳ(Ok，)，且正／~F．B()=：一台(—)态均