贝叶斯融合（云端批量分析）
Bayesian Fusion — Cloud Batch Analysis
以贝叶斯公式把先验与观测结合，用后验概率表达估计与不确定性。
01
定义
以贝叶斯公式把先验与观测结合，用后验概率表达估计与不确定性。
02
公式与计算
P(x|z) = P(z|x)·P(x) / P(z)
后验 ∝ 似然 × 先验
03
适用时机
需要显式输出"不确定性"的估计问题；多源证据融合（如滑坡风险）。 云端批量处理时，窗长与参数可取更精细值，并可结合历史数据做自适应调参。
04
关键参数
先验分布、似然函数、证据归一化；云端版本可放宽存储与算力限制，但需保证多站数据时间对齐。
05
注意事项
失效与边界优点是可解释的不确定性；缺点是先验设定主观，需敏感性分析。 云端实现可并行处理多站多年数据，建议输出处理日志与参数版本，便于结果复现。
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