基于DMC方法的城市空气质量SUR模型研究

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.

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

所属期刊栏目：36

分类号：O212(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金资助项目1171117;全国统计科学研究项目2015321

在线出版日期：2017-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：983-992