由于现有的模型选择算法的效率低下，被估计的参数后验分布不准确等问题，本

由于现有的模型选择算法的效率低下，被估计的参数后验分布不准确等问题，本文在序列蒙特卡罗的近似贝叶斯计算方法（ABC-SMC）和重校正后验处理方法（post-processing recalibration method）的基础上提出了一种改进的近似贝叶斯算法

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Due to the low efficiency of the existing model selection algorithms and the inaccuracy of the posterior distribution of the estimated parameters, this paper uses the approximate Bayesian calculation method (ABC-SMC) of sequential Monte Carlo and the recalibration posterior processing method (post -processing recalibration method) proposed an improved approximate Bayesian algorithm

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Due to the inefficiency of the existing model selection algorithm and the inaccurate distribution of the estimated parameters, an improved approximate Bayes algorithm is proposed on the basis of the approximate Bayes calculation method (ABC-SMC) and the recalculation post-test processing method (post-processing recalibration method) in Monte Carlo

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Due to the inefficiency of the existing model selection algorithms and the inaccuracy of the posterior distribution of the estimated parameters, this paper proposes an improved approximate Bayesian algorithm based on abc-smc and post-processing reconstruction method<br>

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