10.3969/j.issn.1001-7402.2004.01.021
经2状态马氏修正的Poisson过程的极大似然估计
近年来,隐马氏模型成为研究相依随机变量的一个十分有用的工具.应用过程中的一个很重要的问题是如何对隐马氏模型的参数进行估计.一般使用的方法是将连续时间隐马氏模型的问题转化为离散时间隐马氏模型的问题来讨论,本文用此方法讨论一类连续时间隐马氏模型--状态个数为2的经马氏链修正的Poisson过程的极大似然估计及其算法.此类模型被广泛用来对复杂通信网络的通信流进行建模.
隐马氏模型、经2阶马氏链修正的Poisson过程
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O211.62(概率论与数理统计)
2004-04-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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