TY -的A2 - Ben Makhlouf Abdellatif AU -邓,越盟,裴Yongzhen AU - Li Changguo盟——朱,本PY - 2022 DA - 2022/06/30 TI -模型选择和参数估计的一种改进的近似贝叶斯计算序贯蒙特卡罗算法的SP - 8969903六世- 2022 AB -模型选择和参数估计在许多领域是非常重要的。然而,现有的方法有很多问题,例如低效率模型选择和参数估计的不准确。在这项研究中,我们提出了一个新的算法改进的近似贝叶斯计算序贯蒙特卡罗算法(IABC-SMC)基于近似贝叶斯计算序贯蒙特卡罗算法(ABC-SMC)。使用IABC-SMC算法,给定数据和组两个模型包括物流和传染病龚帕兹模型,我们得到了最好的拟合模型和相应的模型的未知参数的值。仿真结果表明IABC-SMC算法可以快速、准确地选择最佳匹配相应的流行病模型数据在多个候选模型和估计未知参数的值的模型非常准确。我们进一步比较了IABC-SMC算法与ABC-SMC算法的影响。模拟表明,IABC-SMC算法能够提高估计的精度参数值和模型选择的速度并避免ABC-SMC算法的不足。这项研究表明,IABC-SMC算法可以看作是一个有前途的方法模型选择和参数估计。SN - 1026 - 0226 UR - https://doi.org/10.1155/2022/8969903 - 10.1155 / 2022/8969903摩根富林明离散动力学自然界和社会中PB - Hindawi KW - ER