Inference of Stochastic Disease Transmission Models Using Particle-MCMC and a Gradient Based Proposal
Inference of Stochastic Disease Transmission Models Using Particle-MCMC and a Gradient Based Proposal
复制标题
使用粒子 MCMC 和基于梯度的提案推断随机疾病传播模型
DOI：
10.23919/fusion49751.2022.9841249
复制
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Rosato C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rosato C
登录
查看更多内容
用于跟踪疾病流行的粒子滤波算法的性能比较。
影响因子：
4.3
作者：
D. Sheinson;Jarad Niemi;W. Meiring
通讯作者：
W. Meiring
将低延迟数据源与死亡数据融合，准确预测与 COVID-19 相关的死亡（预印本）/ en
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Conor Rosato;Robert E. Moore;Matthew Carter;J. Heap;J. Storópoli;S. Maskell
通讯作者：
S. Maskell
影响因子：
17.1
作者：
Knock ES;Whittles LK;Lees JA;Perez-Guzman PN;Verity R;FitzJohn RG;Gaythorpe KAM;Imai N;Hinsley W;Okell LC;Rosello A;Kantas N;Walters CE;Bhatia S;Watson OJ;Whittaker C;Cattarino L;Boonyasiri A;Djaafara BA;Fraser K;Fu H;Wang H;Xi X;Donnelly CA;Jauneikaite E;Laydon DJ;White PJ;Ghani AC;Ferguson NM;Cori A;Baguelin M
通讯作者：
Baguelin M
DOI：
10.1214/16-aoas908
发表时间：
2016-06
期刊：
The annals of applied statistics
影响因子：
--
作者：
Koepke AA;Longini IM Jr;Halloran ME;Wakefield J;Minin VN
通讯作者：
Minin VN
基于自适应粒子马尔可夫链蒙特卡罗的基于代理的模型的贝叶斯估计
影响因子：
2
作者：
T. Lux
通讯作者：
T. Lux