基于贝叶斯分层自回归时空模型的北京PM 2.5预测

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摘要为解决PM 2.5的多站点同步预测问题，提出一种贝叶斯框架下的分层自回归时空模型．将PM 2.5日均浓度真实值视为潜在时空过程，利用一阶自回归过程刻画时间相关性，并基于Matérn过程捕获空间相关性，极大程度地提高了降维和同步预测的效率．此外，还将日最高温度、相对湿度和风速等气象因素作为解释变量（剩余14612字）

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