Здравствуйте, я строю некоторую модель, которая состоит из структуры графа с некоторыми узлами и ребрами. формула
y(t+1) = y(t) + ((alpha * adjacencyM) - beta)y(t) * (1 - y(t)/K)
она была изменена из модели роста логистики c. В y есть сотни узлов, и adjacencyM - это матрица смежности, которая имеет ребра. Мои параметры альфа и бета.
У меня есть некоторые продольные
data(y0, y1, y2...)
, и мое начальное состояние - первые данные longitudinal(y0). Я хочу найти параметры, которые лучше всего описывают следующие продольные данные (y1).
Это мои экспериментальные шаги. Сначала я смоделировал мою модель с любыми параметрами и сравнил результат с данными y1. и измените параметр на основе сравнения. много итераций, затем я получил лучшие параметры.
Я получил некоторую информацию, что мне нужно использовать метод байесовского вывода MCM C, но я не понимаю, как реализовать в моей модели ...
пожалуйста, кто-нибудь, помогите мне ...