Байесовско моделиране, базирано на агенти — Калибриране на сложни симулации с байесовски извод
Байесовското моделиране, базирано на агенти (Bayesian Agent-Based Modeling, BABM) интегрира байесовски статистически извод с базирани на агенти симулации за калибриране на параметрите на модела и количествено определяне на несигурността. Вместо да се фиксират правилата и параметрите на агентите чрез допускания, този подход третира неизвестните параметри като вероятностни разпределения и систематично ги актуализира спрямо наблюдавани данни, като дава пълно апостериорно разпределение върху правдоподобни конфигурации на модела.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Sunnaker, M., Busetto, A. G., Numminen, E., Corander, J., Foll, M., Dessimoz, C. (2013). Approximate Bayesian Computation. PLOS Computational Biology, 9(1), e1002803. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1002803 ↗
- Grazzini, J., Richiardi, M. (2015). Estimation of agent-based models by simulated minimum distance. Journal of Economic Dynamics and Control, 51, 148-165. DOI: 10.1016/j.jedc.2014.10.006 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Agent-Based Modeling — Parameter Estimation and Uncertainty Quantification for Agent-Based Models. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/simulation/bayesian-agent-based-modeling
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Агентно-базирано моделиране (ABM)Симулационно моделиране↔ compare
- Приблизително Байесово изчислениеСимулационно моделиране↔ compare
- Байесов Марковски МоделСимулационно моделиране↔ compare
- Байесов микросимулационен моделСимулационно моделиране↔ compare
- Монте Карло симулацияВземане на решения↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →