Log Gaussian Mixture Cox过程模型的研究

发布时间：2021-03-23 22:37

　　在地质学、生物学和医学等许多学科研究领域存在着大量的空间点过程数据。研究这类数据点的疏密情况、方向等等是非常有意义的。其中点的疏密情况用强度,即单位区域内点的个数来描述。根据对空间点过程的强度的假设不同,可以划分成很多不同类型的模型,而Log Gaussian Cox过程模型则是其中一个常用的空间点过程模型,它假设强度取对数后是一个高斯过程。然而大多数实际数据的强度取对数后是非高斯过程,那么Log Gaussian Cox过程模型便不再适用于这类情况。本文主要通过将强度取对数后的形式假设为一个混合高斯过程来改进Log Gaussian Cox过程模型,改进后的模型称为Log Gaussian Mixture Cox过程模型。由于Log Gaussian Mixture Cox过程模型的强度取对数后是混合高斯过程,所以存在混合高斯过程成员间相关和不相关这两种情况,文中分别从这两种情况来研究了模型的性质,并经过推导,证明Log Gaussian Mixture Cox过程模型的第n个次序乘积密度是由它的强度和成对相关函数来决定的。并且在混合高斯过程成员之间不相关的情况下,Log Gauss... 

【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

瑞典松树散点图

相关情况下的 Log Gaussian Mixture 而 F 和 G 函数则包含该模型的所有参说明它能够更好地该数据集。因此，-3 1.25 10，-32 1.57 10， 0.68日本黑松数据集被 Ogata（1984）[26]使图，在观察窗口中[0，1]×[0，1]（。如表 4-3 所示，蒙特卡罗检验的 p

西南交通大学硕士研究生学位论文 镇级城镇数据主要用高斯过程成员间相关情并用极大似然估计法来估计参数。收集到的 183 个（如图 4-5），将每一个城镇的出现级城镇的空间位置数据可以看成是一个随空表 4-5），p 值小于 0.05，拒绝原假设，说接观察得到这个数据呈现聚集趋势。

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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硕士论文
[1]基于空间泊松点过程与社交网络的D2D通信的研究[D]. 潘鑫.北京交通大学 2016
[2]基于蜂窝网实测数据的基站位置与业务空间分布研究[D]. 应倩岚.浙江大学 2015
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本文编号：3096541