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标题: 基于INLA_SPDE贝叶斯空间模型预测土壤有机碳含量 [打印本页]
作者: 雩风三日    时间: 2021-1-15 15:09
标题: 基于INLA_SPDE贝叶斯空间模型预测土壤有机碳含量
基于INLA_SPDE贝叶斯空间模型预测土壤有机碳含量
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+ u5 B0 H+ p( c- X+ g      采用嵌套拉普拉斯逼近积分—随机偏微分方程(INLA-SPDE)构建贝叶斯空间模型，用该模型对塔里木盆地北缘土壤有机碳含量的空间分布进行预测;采用Python语言PyMC库和R语言spBayes包构建基于马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟的贝叶斯空间模型。比较了基于MCMC和INLA-SPDE两类贝叶斯空间模型的推断结果、预测准确性和计算时间，结果表明基于INLA-SPDE与MCMC的有机碳含量的贝叶斯空间模型具有相似的参数后验分布、后验预测分布以及预测准确度;INLA-SPDE模型比MCMC模型具有更快的运算速度。5 h7 _+ T( i0 k$ z/ w. u

2 H  U5 F; b4 w  P关键词:贝叶斯空间模型;嵌套拉普拉斯逼近积分;随机偏微分方程;马尔科夫链蒙特卡洛;土壤有机碳;空间预测) g# P( t3 `1 b) H7 E

! M1 E+ M: a8 d# T! E5 v: F, s9 J4 e& B# W5 z/ w

+ R# e3 r6 l% a& t1 E

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