Bayesian State Space Modeling of Physical Processes in Industrial Hygiene
Bayesian State Space Modeling of Physical Processes in Industrial Hygiene
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工业卫生中物理过程的贝叶斯状态空间建模
DOI：
10.1080/00401706.2019.1630009
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
2.5
通讯作者：
Arnold, Susan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Abdalla, Nada;Banerjee, Sudipto;Ramachandran, Gurumurthy;Arnold, Susan
暴露评估模型是根据物理化学定律推导出的确定性模型。在真实的工作场所环境中，化学浓度测量可能是有噪声的并且是间接测量的。此外，对发电率和通风率等重要参数的推断通常是令人感兴趣的，因为它们很难获得。在这篇文章中，我们概述了一个灵活的贝叶斯框架参数推断和曝光预测。特别是，我们设计贝叶斯状态空间模型离散化的微分方程模型，并将观测到的测量和专家先验知识的信息。在每个时间点，一个新的测量是可用的，其中包含一些噪声，所以使用物理模型和可用的测量，我们试图获得一个更准确的状态估计，这可以被称为滤波。我们考虑非线性和非高斯假设下的参数估计和推断的蒙特卡罗抽样方法。不同方法的性能进行了研究，计算机模拟和控制实验室生成的数据。我们考虑一些常用的暴露模型代表不同的物理假设。本文的补充材料可在网上查阅。
Exposure assessment models are deterministic models derived from physical–chemical laws. In real workplace settings, chemical concentration measurements can be noisy and indirectly measured. In addition, inference on important parameters such as generation and ventilation rates are usually of interest since they are difficult to obtain. In this article, we outline a flexible Bayesian framework for parameter inference and exposure prediction. In particular, we devise Bayesian state space models by discretizing the differential equation models and incorporating information from observed measurements and expert prior knowledge. At each time point, a new measurement is available that contains some noise, so using the physical model and the available measurements, we try to obtain a more accurate state estimate, which can be called filtering. We consider Monte Carlo sampling methods for parameter estimation and inference under nonlinear and non-Gaussian assumptions. The performance of the different methods is studied on computer-simulated and controlled laboratory-generated data. We consider some commonly used exposure models representing different physical hypotheses. Supplementary materials for this article are available online.
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