含模拟退火的RJMCMC//随机过程_MATLAB代码_下载

简介：
本资源提供了一种结合了模拟退火算法与Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo (RJMCMC)方法的MATLAB实现，适用于复杂模型参数估计和模型选择问题。 该代码库专注于使用可逆跳转马尔科夫链蒙特卡洛（RJMCMC）及模拟退火算法（SA）来训练径向基函数网络（RBF），从而实现具有不确定参数维度的模型构建。此外，还对不同的模型选择方法进行了比较研究，包括AIC、BIC、MDL、MAP和HQC，并评估了它们各自的性能表现。 代码库中包含以下内容： - 使用Metropolis Hastings算法及Gibbs Sampling来估计二维高斯分布中的参数； - RJMCMC的简单示例展示； - 利用RJMCMC与SA相结合的方法训练RBF网络的具体实现； - 对不同模型选择标准（AIC、BIC、MDL、MAP和HQC）之间的比较分析。