Estimation de modèles markoviens discrets dans un cadre industriel fiabiliste à données manquantesReportar como inadecuado




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1 EDF R&D - EDF Recherche et Développement 2 Département de Mathématiques-Université de Paris XI

Résumé : Les modèles markoviens sont particulièrement utiles pour décrire des systèmes qui, au long de leur vie, passent à travers différents états. Les paramètres de ces modèles sont les probabilités de transition entre les états. Normalement, les données disponibles pour l-inférence statistique sont des séquences temporelles d-états pour un nombre donné d-individus. Quand les séquences sont incomplètes, l-estimation de la matrice de transition n-est pas triviale et demande l-utilisation de techniques plus avancées. Dans cette communication, nous nous focalisons sur l-estimation bayésienne des probabilités de transition. Premièrement, nous présentons différentes méthodes MCMC, en fonction de la structure des données manquantes. Ensuite, nous proposons une manière d-accélérer les calculs MCMC en tenant compte de la dépendance entre les lignes de la matrice de transition. Finalement, nous montrons les résultats d-essais simulés menés sur des matrices typiquement rencontrées dans les problèmes de fiabilité industrielle.





Autor: Alberto Pasanisi - Shuai Fu - Nicolas Bousquet -

Fuente: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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