【LSTM时间序列预测】贝叶斯优化LSTM时间序列预测（单变量单输出）【含Matlab源码 651期】_贝叶斯时序预测模型

作者：羊村懒王 | 2024-05-14 16:36:42

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贝叶斯时序预测模型

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⛄一、贝叶斯网络及LSTM简介

1 贝叶斯网络
贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型(directed acyclic graphical model)，是一种概率图模型，于1985年由Judea Pearl首先提出。它是一种模拟人类推理过程中因果关系的不确定性处理模型，其网络拓朴结构是一个有向无环图(DAG)。
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贝叶斯网络的有向无环图中的节点表示随机变量{ X 1 , X 2 , . . . , X n }
它们可以是可观察到的变量，或隐变量、未知参数等。认为有因果关系（或非条件独立）的变量或命题则用箭头来连接。若两个节点间以一个单箭头连接在一起，表示其中一个节点是“因(parents)”，另一个是“果(children)”，两节点就会产生一个条件概率值。
例如，假设节点E直接影响到节点H，即E→H，则用从E指向H的箭头建立结点E到结点H的有向弧(E,H)，权值(即连接强度)用条件概率P(H|E)来表示，如下图所示：

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