公开(公告)号：CN114266196B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202111541215.0

申请日：2021-12-16

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 王亚文 ,  孙玉芹 ,  朱威 ,  李彦

IPC: G06F30/27 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明提供一种含外源输入的多变点门限ARMA模型及其贝叶斯分析方法，首先基于ARMA模型构建MB‑TARMAX时间序列模型；对采集的两组时间序列数据进行预处理后根据时域变点和值域变点进行重排，根据重排后的数据获取该模型的似然函数；然后基于本发明的MB‑TARMAX时间序列模型的所有未知参数的先验分布，获取所有未知参数的联合先验分布，并根据贝叶斯定理结合似然函数得到所有未知参数的联合后验分布；最后基于联合后验分布，获取所有未知参数的满条件后验分布以及对应的满条件后验分布形式，针对不同的满条件后验分布形式，在贝叶斯的框架下应用蒙特卡洛马尔科夫链采样方法方便地得到了MB‑TARMAX时间序列模型的参数的估计值。

公开(公告)号：CN114266196A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202111541215.0

申请日：2021-12-16

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 王亚文 ,  孙玉芹 ,  朱威 ,  李彦

IPC: G06F30/27 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明提供一种含外源输入的多变点门限ARMA模型及其贝叶斯分析方法，首先基于ARMA模型构建MB‑TARMAX时间序列模型；对采集的两组时间序列数据进行预处理后根据时域变点和值域变点进行重排，根据重排后的数据获取该模型的似然函数；然后基于本发明的MB‑TARMAX时间序列模型的所有未知参数的先验分布，获取所有未知参数的联合先验分布，并根据贝叶斯定理结合似然函数得到所有未知参数的联合后验分布；最后基于联合后验分布，获取所有未知参数的满条件后验分布以及对应的满条件后验分布形式，针对不同的满条件后验分布形式，在贝叶斯的框架下应用蒙特卡洛马尔科夫链采样方法方便地得到了MB‑TARMAX时间序列模型的参数的估计值。