本文讨论了贝叶斯方法，用于在测试过程中估计和预测软件系统的可靠性。 针对软件故障，提出了由Musa-Okumoto（1984）软件可靠性模型引起的非均质泊松过程（NHPP）。 Musa-Okumoto NHPP可靠性模型由执行时间部分和日历时间部分两个部分组成，是软件可靠性分析中的一种流行模型。 软件可靠性模型的预测分析对于修改，调试和确定何时终止软件开发测试过程非常重要。 但是，文献中缺少对Musa-Okumoto（1984）NHPP模型的贝叶斯和古典预测分析。 本文讨论了与开发测试程序密切相关的单样本预测中的四个软件可靠性问题。 采用基于非信息先验的贝叶斯方法来为这些问题制定明确的解决方案。 给出了基于真实和模拟数据的示例，以说明已开发的理论预测结果。

LSTM 作为预测模型，使用贝叶斯优化算法来实现股票预测的功能

使用matlab实现贝叶斯向量自回归模型，可用于经济学中的预测

冠状病毒预测模型 此仓库包含一个贝叶斯模型，该模型可用于分析和预测本地COVID-19大流行。 方法 这是具有随时间变化的接触率（β）的模型。 Beta估计值受约束开始于R0的先前分配附近，然后随着锁定和限制的到位而允许其徘徊。 先验被置于基于先验文献的动态参数上； 未观察到的beta组件使用了一些信息性的先验，从而使模型保持稳定。 要生成澳大利亚数据的图表，请运行 ，它使用指定的Stan模型。 欢迎发表评论，反馈，问题和建议：随时在此处打开“问题”或“拉取请求”，在ping我，或给我发送电子邮件（ jamie1212@gmail.com ）。 当前结果 这是澳大利亚最新生成的预报。 请注意，此处适用标准警告和谦虚建模。 理解该图表的一种方法是“以面值获取报告的数据，并对病毒的行为方式做出合理的假设，以及未来的前景如何？” 贡献 此回购遵循Google的标准开源条件； 有关更多详细信

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pdf格式书籍：贝叶斯动态模型及其预测。适合需要了解中等或初学者的水平，以及工程技术人员的需要。

贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测。贝叶斯统计不同于一般的统计方法,其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。

贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计方法进行的一种预测! 它与传统预测方法的不同之处在于利用了来源于经验和历史资料的先验 信息’ 通过实证分析的方法! 将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较! 结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性’

基于贝叶斯网络的动态预测模型研究及其应用，贝叶斯预测方法

论文讲述贝叶斯时间序列预测模型及其应用研究