EM算法在p范混合模型参数估计中的应用

摘要：

针对多种分布形式混合的观测数据,建立了p范混合模型,考虑到模型中混合数属于不完全数据,引入期望最大化(expectation-maximum,EM)算法,对该混合模型的参数进行估计,详细推导了p范混合模型参数估计的迭代公式,并给出了相应的迭代步骤.采用混合高斯分布数据、拉普拉斯分布与高斯分布混合数据及实测GPS观测值残差数据,验证了公式的正确性和适应性.算例结果表明,与单一概率分布相比,p范混合模型能够准确反映数据分布的实际情况,同时利用EM算法估计的模型参数具有较高的精度.

关键词：混合模型、参数估计、p范分布、期望最大化算法

分类号：P207(一般性问题)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2022-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1432-1438