| 引用本文: | 王春玲,李兵,葛正坤.经马氏修正的Poisson过程的极大似然估计.[J].国防科技大学学报,2002,24(3):27-31.[点击复制] |
| WANG Chunling,LI Bing,GE Zhengkun.A Maximum Likelihood Estimation for Markov-modulated Poisson Processes[J].Journal of National University of Defense Technology,2002,24(3):27-31[点击复制] |
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| 经马氏修正的Poisson过程的极大似然估计 |
| 王春玲, 李兵, 葛正坤 |
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(国防科技大学 理学院，湖南 长沙 410073)
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| 摘要: |
| 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。实际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。将一类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，给出了具体的隐马氏模型——经马氏修正的Poisson过程的极大似然估计及其算法。此类过程被广泛用来对复杂电信网络的交通流进行建模。 |
| 关键词: 隐马氏模型 前向算法 后向算法 经马氏修正的Poisson过程 |
| DOI： |
| 投稿日期：2001-11-29 |
| 基金项目:国防科技大学预研项目(JC00-02-011) |
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| A Maximum Likelihood Estimation for Markov-modulated Poisson Processes |
| WANG Chunling, LI Bing, GE Zhengkun |
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(College of Science, National Univ. of Defense Technology, Changsha 410073, China)
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| Abstract: |
| During the last decade，Hidden Markov Models (HMMs) have become a widespread tool for modeling sequence of dependent variables. Parameter estimation of HMMs is most important in actual application. By changing continued-time HMMs into discrete-time HMMs, we consider maximum likelihood estimation for a special HMMs which is called Markov-modulated Poisson processes. Such processes have been proposed for modeling traffic streams in complex telecommunication networks. |
| Keywords: HMMs forwards-algorithms backwards-algorithms Markov-modulated Poisson processes |
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