Computationally Intensive Methods for Large Spatio-Temporal Data Sets

大型时空数据集的计算密集型方法

基本信息

批准号：
RGPIN-2018-04604
负责人：
Stafford, James
金额：
$ 1.46万
依托单位：
University of Toronto
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
财政年份：
2021
资助国家：
加拿大
起止时间：
2021-01-01 至 2022-12-31
项目状态：
已结题

来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=735872
关键词：
Computationally Intensive Methods Large Spatio

项目摘要

Aggregated Data; EMS algorithm; Gaussian Markov Random Fields; Hierarchical Bayesian Models; Integrated Nested Laplace Approximations; Local-EM; Mismeasured Data; root Gaussian Cox process; Spatio-temporal modelling; Time Varying Boundaries

汇总数据； EMS算法；高斯马尔可夫随机场；等级贝叶斯模型；集成的嵌套拉普拉斯近似值；本地EM;数据不足；根高斯cox过程；时空建模；时间变化的界限

项目成果

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通讯作者：
Ismail, Ismail Hassan