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摘要
针对多种分布形式混合的观测数据，建立了P范分布混合模型，考虑到模型中混合数属于不完全数据，引入EM算法，对该混合模型的参数进行估计，详细推导了P范混合模型参数估计的迭代公式，并给出了相应的迭代步骤。最后采用混合高斯分布数据、拉普拉斯分布与高斯分布混合数据以及实测GPS观测值残差数据，验证了本文公式的正确性和适应性。算例结果表明，相比于单一概率分布，P范混合模型能够准确反映数据分布的实际情况，同时利用EM算法估计的模型参数具有较高的精度。
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针对多种分布形式混合的观测数据，建立了P范分布混合模型，考虑到模型中混合数属于不完全数据，引入EM算法，对该混合模型的参数进行估计，详细推导了P范混合模型参数估计的迭代公式，并给出了相应的迭代步骤。最后采用混合高斯分布数据、拉普拉斯分布与高斯分布混合数据以及实测GPS观测值残差数据，验证了本文公式的正确性和适应性。算例结果表明，相比于单一概率分布，P范混合模型能够准确反映数据分布的实际情况，同时利用EM算法估计的模型参数具有较高的精度。
