Un modelo de compartimentos mejorado por aprendizaje profundo y su aplicación en la modelización de Ómicron en China
Autores: Deng, Qi; Wang, Guifang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un modelo de compartimentos mejorado por aprendizaje profundo y su aplicación en la modelización de Ómicron en China
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Parámetros de transmisión
Modelos compartimentales
Técnicas de aprendizaje profundo
Parametrización estocástica
Enfermedades infecciosas
Dimensiones temporales-espaciales-móviles
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
Los modelos compartimentales convencionales requieren parametrización estocástica para estimar los parámetros de transmisión entre compartimentos, cuyo cálculo depende de estadísticas detalladas sobre características epidemiológicas, que son costosas, tanto económicamente como en términos de recursos, de recolectar.
Descripción
Los modelos compartimentales convencionales requieren parametrización estocástica para estimar los parámetros de transmisión entre compartimentos, cuyo cálculo depende de estadísticas detalladas sobre características epidemiológicas, que son costosas, tanto económicamente como en términos de recursos, de recolectar.