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Dynamique Systémique Bayésienne — Estimation probabiliste des paramètres et propagation de l'incertitude dans les modèles de dynamique systémique

La Dynamique Systémique Bayésienne (BSD) intègre l'inférence statistique bayésienne avec des modèles de simulation causale de stocks et flux. La connaissance a priori sur les paramètres du modèle est mise à jour à l'aide de données de séries temporelles observées pour produire des distributions a posteriori, qui sont ensuite propagées à travers la simulation pour fournir des prévisions probabilistes et des évaluations de politiques plutôt que des trajectoires déterministes uniques.

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Sources

  1. Rahmandad, H., & Sterman, J. D. (2008). Heterogeneity and network structure in the dynamics of diffusion: Comparing agent-based and differential equation models. Management Science, 54(5), 998–1014. DOI: 10.1287/mnsc.1070.0787
  2. System dynamics. Wikipedia. link

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian System Dynamics — Probabilistic parameter estimation and uncertainty propagation in system dynamics models. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/simulation/bayesian-system-dynamics

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ScholarGateBayesian System Dynamics (Bayesian System Dynamics — Probabilistic parameter estimation and uncertainty propagation in system dynamics models). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/simulation/bayesian-system-dynamics · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026