基于DMC方法的城市空气质量SUR模型研究

被引：5

作者：

乔杉

谢胜蓝

刘金山

夏强

机构：

[1] 华南农业大学数学与信息学院

来源：

数理统计与管理 | 2017年 / 36卷 / 06期

关键词：

似乎不相关(SUR)模型; 直接蒙特卡罗(DMC); 贝叶斯后验密度; 城市空气质量;

D O I：

10.13860/j.cnki.sltj.20170518-002

中图分类号：

O212.8 [贝叶斯统计]; X51 [大气污染及其防治];

学科分类号：

070103 [概率论与数理统计]; 083001 [环境科学];

摘要：

我国现阶段城市化的日益发展,使城市空气质量的宏观调控面临越来越大的压力。本文建立了关于空气质量的似乎不相关(SUR)模型,采用Jeffreys's的不变先验分析直接蒙特卡罗(DMC)方法,计算各参数的贝叶斯后验密度和未来值的预测密度。对中国厦门市区三项污染指标及四项外部驱动因素的数据进行实证分析,并将其与贝叶斯分层模型得出的结果进行比较。

引用

页码：983 / 992

页数：10

共 9 条

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