基于MCMC方法的Lorenz混沌系统的参数估计

曹小群; 宋君强; 张卫民; 蔡其发; 张理论

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基于MCMC方法的Lorenz混沌系统的参数估计

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基于贝叶斯理论,提出用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法来估计Lorenz混沌系统的未知参数.首先导出了未知参数分布规律的后验概率密度函数;接着采用自适应Metropolis算法构造Markov链;然后截取收敛的链序列,计算混沌系统参数的估计值.数值试验表明:该方法具有很高的估计精度,同时具有较好的抗噪声性能.

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来源
《国防科技大学学报》 |2010年第2期|68-72145|共6页
作者
曹小群; 宋君强; 张卫民; 蔡其发; 张理论;
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作者单位

国防科技大学,计算机学院,湖南,长沙,410073;

国防科技大学,计算机学院,湖南,长沙,410073;

国防科技大学,计算机学院,湖南,长沙,410073;

中国人民解放军61741部队,北京,100071;

国防科技大学,计算机学院,湖南,长沙,410073;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类力学中的数学方法;
关键词
Lorenz混沌系统; 参数估计; 马尔科夫链蒙特卡罗方法;

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