在地質(zhì)學(xué)、生物學(xué)和醫(yī)學(xué)等許多學(xué)科研究領(lǐng)域存在著大量的空間點(diǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)。研究這類數(shù)據(jù)點(diǎn)的疏密情況、方向等等是非常有意義的。其中點(diǎn)的疏密情況用強(qiáng)度,即單位區(qū)域內(nèi)點(diǎn)的個(gè)數(shù)來(lái)描述。根據(jù)對(duì)空間點(diǎn)過(guò)程的強(qiáng)度的假設(shè)不同,可以劃分成很多不同類型的模型,而Log Gaussian Cox過(guò)程模型則是其中一個(gè)常用的空間點(diǎn)過(guò)程模型,它假設(shè)強(qiáng)度取對(duì)數(shù)后是一個(gè)高斯過(guò)程。然而大多數(shù)實(shí)際數(shù)據(jù)的強(qiáng)度取對(duì)數(shù)后是非高斯過(guò)程,那么Log Gaussian Cox過(guò)程模型便不再適用于這類情況。本文主要通過(guò)將強(qiáng)度取對(duì)數(shù)后的形式假設(shè)為一個(gè)混合高斯過(guò)程來(lái)改進(jìn)Log Gaussian Cox過(guò)程模型,改進(jìn)后的模型稱為L(zhǎng)og Gaussian Mixture Cox過(guò)程模型。由于Log Gaussian Mixture Cox過(guò)程模型的強(qiáng)度取對(duì)數(shù)后是混合高斯過(guò)程,所以存在混合高斯過(guò)程成員間相關(guān)和不相關(guān)這兩種情況,文中分別從這兩種情況來(lái)研究了模型的性質(zhì),并經(jīng)過(guò)推導(dǎo),證明Log Gaussian Mixture Cox過(guò)程模型的第n個(gè)次序乘積密度是由它的強(qiáng)度和成對(duì)相關(guān)函數(shù)來(lái)決定的。并且在混合高斯過(guò)程成員之間不相關(guān)的情況下,Log Gauss... 

【文章來(lái)源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

瑞典松樹(shù)散點(diǎn)圖

相關(guān)情況下的 Log Gaussian Mixture 而 F 和 G 函數(shù)則包含該模型的所有參說(shuō)明它能夠更好地該數(shù)據(jù)集。因此，-3 1.25 10，-32 1.57 10， 0.68日本黑松數(shù)據(jù)集被 Ogata（1984）[26]使圖，在觀察窗口中[0，1]×[0，1]（。如表 4-3 所示，蒙特卡羅檢驗(yàn)的 p

西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文 鎮(zhèn)級(jí)城鎮(zhèn)數(shù)據(jù)主要用高斯過(guò)程成員間相關(guān)情并用極大似然估計(jì)法來(lái)估計(jì)參數(shù)。收集到的 183 個(gè)（如圖 4-5），將每一個(gè)城鎮(zhèn)的出現(xiàn)級(jí)城鎮(zhèn)的空間位置數(shù)據(jù)可以看成是一個(gè)隨空表 4-5），p 值小于 0.05，拒絕原假設(shè)，說(shuō)接觀察得到這個(gè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)聚集趨勢(shì)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]重復(fù)數(shù)據(jù)空間點(diǎn)過(guò)程的非參數(shù)強(qiáng)度函數(shù)估計(jì)的漸進(jìn)性質(zhì)（英文）[J]. 趙進(jìn),周秀輕.  應(yīng)用概率統(tǒng)計(jì). 2018(05)
[2]赤道太平洋中部圍網(wǎng)自由群的空間點(diǎn)模式的影響因子[J]. 楊曉明,王學(xué)昉,田思泉,戴小杰.  水產(chǎn)學(xué)報(bào). 2018(08)
[3]Poisson點(diǎn)過(guò)程及其性質(zhì)[J]. 陳麗,王桂花.  新鄉(xiāng)學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(06)
[4]空間點(diǎn)過(guò)程理論在極端氣候事件中的應(yīng)用研究[J]. 楊萍,封國(guó)林,劉偉東,侯威,孫樹(shù)鵬.  應(yīng)用氣象學(xué)報(bào). 2010(03)
[5]利用空間點(diǎn)過(guò)程提取叢集點(diǎn)算法的適用性研究[J]. 楊萍,侯威,支蓉.  物理學(xué)報(bào). 2009(03)
[6]防洪風(fēng)險(xiǎn)分析中的一個(gè)二元標(biāo)值Poisson點(diǎn)過(guò)程模型[J]. 朱勇華,董亞娟.  數(shù)學(xué)物理學(xué)報(bào). 2001(04)
[7]防洪風(fēng)險(xiǎn)分析中一個(gè)Poisson標(biāo)值點(diǎn)過(guò)程模型及其性質(zhì)[J]. 朱勇華.  武漢水利電力大學(xué)學(xué)報(bào). 2000(03)
[8]洪水風(fēng)險(xiǎn)分析的簇生過(guò)程模型[J]. 鄧永錄,徐宗學(xué).  中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 1993(01)
[9]空間隨機(jī)點(diǎn)過(guò)程分析方法[J]. 陳漢堯,胡聿賢.  地震研究. 1992(03)

博士論文
[1]具有空間結(jié)構(gòu)的種群模型及分布格局研究[D]. 高猛.蘭州大學(xué) 2008

碩士論文
[1]基于空間泊松點(diǎn)過(guò)程與社交網(wǎng)絡(luò)的D2D通信的研究[D]. 潘鑫.北京交通大學(xué) 2016
[2]基于蜂窩網(wǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的基站位置與業(yè)務(wù)空間分布研究[D]. 應(yīng)倩嵐.浙江大學(xué) 2015
[3]海浪破碎間歇性與群發(fā)性的度量[D]. 薛川.中國(guó)海洋大學(xué) 2013
[4]海浪破碎的空間標(biāo)值點(diǎn)過(guò)程模型[D]. 張沖.中國(guó)海洋大學(xué) 2013
[5]海浪破碎的空間點(diǎn)過(guò)程模型[D]. 陳佳.中國(guó)海洋大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3096541