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Data driven computing by the morphing fast Fourier transform ensemble Kalman filter in epidemic spread simulations

机译:流行病传播模拟中变形快速傅立叶变换集合卡尔曼滤波器的数据驱动计算。

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摘要

The FFT EnKF data assimilation method is proposed and applied to a stochastic cell simulation of an epidemic, based on the S-I-R spread model. The FFT EnKF combines spatial statistics and ensemble filtering methodologies into a localized and computationally inexpensive version of EnKF with a very small ensemble, and it is further combined with the morphing EnKF to assimilate changes in the position of the epidemic.
机译:提出了一种基于FFT EnKF的数据同化方法,并基于S-I-R扩展模型将其应用于流行病的随机细胞模拟。 FFT EnKF将空间统计数据和集合过滤方法结合在一起,成为具有很小整体的EnKF本地化和计算廉价版本,并且进一步与变形EnKF结合以吸收流行病位置的变化。

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