传染病流行模型中高维非线性参数估计方法

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传染病流行模型中高维非线性参数估计方法

蔡全才, 姜庆五, 徐勤丰, 郭强, 程翔, 孙庆文, 赵根明

文章导航 > 中华疾病控制杂志 > 2005 > 9(3): 193-196

蔡全才, 姜庆五, 徐勤丰, 郭强, 程翔, 孙庆文, 赵根明. 传染病流行模型中高维非线性参数估计方法[J]. 中华疾病控制杂志, 2005, 9(3): 193-196.

引用本文:

蔡全才, 姜庆五, 徐勤丰, 郭强, 程翔, 孙庆文, 赵根明. 传染病流行模型中高维非线性参数估计方法[J]. 中华疾病控制杂志, 2005, 9(3): 193-196.

蔡全才, 姜庆五, 徐勤丰, 郭强, 程翔, 孙庆文, 赵根明. 传染病流行模型中高维非线性参数估计方法[J]. 中华疾病控制杂志, 2005, 9(3): 193-196.

引用本文:

蔡全才, 姜庆五, 徐勤丰, 郭强, 程翔, 孙庆文, 赵根明. 传染病流行模型中高维非线性参数估计方法[J]. 中华疾病控制杂志, 2005, 9(3): 193-196.

传染病流行模型中高维非线性参数估计方法

基金项目: 上海市科委非典防治专项科研基金(NK2003002)；国家教育部防治非典科技攻关项目(No.10)；

中图分类号: R181.3
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出版历程

摘要: 目的研究根据流行数据逆向估计流行模型中高维非线性参数的方法。方法采用Gepasi3.3软件中的全局优化方法估计非线性传播动力学模型中的各个参数。以SARS流行模型的参数估计为例说明其应用。结果流行模型中各状态变量之间互相转换的公式可以方便地移植到Gepasi软件中的模型定义部分。选择适当的全局优化算法,容易估计出与实际流行数据拟合最佳的各个参数的取值。实例研究发现,Gepasi软件中的遗传算法可以用于估计SARS流行模型中的未知参数。采用估计参数模拟的北京每日新增SARS临床诊断病例数与实际的流行数据相比无明显差异(P>0.05)。结论Gepasi软件中的全局优化方法是强健和可靠的,可以用于流行模型中高维非线性参数的估计。
- 传染病 /
- 模型,理论

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