Системная динамика с байесовским подходом — Вероятностная оценка параметров и распространение неопределенности в моделях системной динамики
Системная динамика с байесовским подходом (BSD) интегрирует байесовское статистическое выведение с причинно-следственными моделями типа «сток-поток». Априорные знания о параметрах модели обновляются с использованием наблюдаемых временных рядов данных для получения апостериорных распределений, которые затем распространяются через моделирование для получения вероятностных прогнозов и оценок политики вместо единичных детерминированных траекторий.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
- System dynamics. Wikipedia. link ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian System Dynamics — Probabilistic parameter estimation and uncertainty propagation in system dynamics models. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/simulation/bayesian-system-dynamics
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.
- Байесовская Марковская МодельИмитационное моделирование↔ compare
- Байесовское моделирование методом Монте-КарлоИмитационное моделирование↔ compare
- Модель МарковаИмитационное моделирование↔ compare
- Метод Монте-КарлоПринятие решений↔ compare
- Стохастическая системная динамикаИмитационное моделирование↔ compare
- Системная динамикаИмитационное моделирование↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →