Bayesian inference and markov chain monte carlo methods applied to streamflow forecasting (2000)
- Authors:
- Autor USP: ANDRADE FILHO, MARINHO GOMES DE - ICMC
- Unidade: ICMC
- Assunto: PESQUISA OPERACIONAL
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Proceedings
- Conference titles: International Conference on Probabilistic Methods Applied To Power Systems
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ABNT
BARRETO, Guilherme de A e ANDRADE, Marinho Gomes de. Bayesian inference and markov chain monte carlo methods applied to streamflow forecasting. 2000, Anais.. Funchal: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, 2000. . Acesso em: 29 mar. 2024. -
APA
Barreto, G. de A., & Andrade, M. G. de. (2000). Bayesian inference and markov chain monte carlo methods applied to streamflow forecasting. In Proceedings. Funchal: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo. -
NLM
Barreto G de A, Andrade MG de. Bayesian inference and markov chain monte carlo methods applied to streamflow forecasting. Proceedings. 2000 ;[citado 2024 mar. 29 ] -
Vancouver
Barreto G de A, Andrade MG de. Bayesian inference and markov chain monte carlo methods applied to streamflow forecasting. Proceedings. 2000 ;[citado 2024 mar. 29 ] - Abordagem bayesiana de modelos arch(P) usando algoritmos metropolis-hastings
- On mean value solutions for the Helmholtz equation on square grids
- Modelo de Poisson zero-modificado com efeito aleatório para dados longitudinais
- A influência da estocasticidade das vazões no planejamento da operação de sistemas hidrelétricos
- Estimação de parâmetros de modelos ARCH (p): abordagem Bayes-MCMC versus máxima verossimilhança
- Relação entre modelos auto-regressivos e a configuração da rede neural para previsões de séries temporais estacionárias
- Uma abordagem bayesiana para modelos PAR(pm)
- Uso do amostrador de Gibbs e metropolis-hastings em análise bayesiana de modelos AR(p)
- Seasonal streamflow forecasting via a neural fuzzy system
- Previsão de vazões naturais médias mensais usando uma rede neural nebulosa adaptativa
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