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mechanistic models
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通过梯度下降学习随机人口模型
从数据中学习机制模型的方法的发展是一个持续的努力，本文通过探索基于模拟的优化方法，讨论了参数估计与结构推断的挑战。
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3 months ago
深度学习用于机制模型参数的快速推理
利用深度神经网络预测机械模型参数在生物过程工程中起到了重要的作用，提供了高效、健壮且计算成本低的参数估计方法，综合实验数据对比了提出的算法与传统方法，发现神经网络预测的参数估计优于传统拟合程序。
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7 months ago
面向天然气工业的不确定性量化协议的发展
开发了一种评估机器学习和机械模拟模型预测不确定性的协议，该协议将提供一个不确定性量化工作流程，用于确定感兴趣的计算数量的可信界限，并评估模型的充分性。测试了该协议在燃气分销行业相关案例中的应用，并提出了推广不确定性量化的路径。
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a year ago
可变自编码器在空间极值模拟中的灵活高效应用
通过构建一个新的可变空间特异极值自动编码器模型 (extVAE)，本文研究了一种具有灵活非平稳依赖性的极值分布，并在 Red Sea 海域的高分辨率卫星获取的温度数据中进行了计算。
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a year ago
使用机械和统计时间序列模型进行 COVID-19 发病率的短期概率预测比较
本研究比较了基于更新方程的机械模型和统计时间序列模型的短期概率预测，发现统计时间序列模型整体上至少与机械模型预测同样准确，并且更好地捕捉波动性，表明机械模型中融入的领域知识并不能提高疾病发病率的短期预测能力。
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a year ago
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