疾病控制杂志
疾病控製雜誌
질병공제잡지
CHINESE JOURNAL OF DISEASE CONTROL & PREVENTION
2005年
3期
193-196
,共4页
蔡全才%姜庆五%徐勤丰%郭强%程翔%孙庆文%赵根明
蔡全纔%薑慶五%徐勤豐%郭彊%程翔%孫慶文%趙根明
채전재%강경오%서근봉%곽강%정상%손경문%조근명
传染病%模型,理论
傳染病%模型,理論
전염병%모형,이론
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Gepasi 3.3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.
目的研究根據流行數據逆嚮估計流行模型中高維非線性參數的方法.方法採用Gepasi 3.3軟件中的全跼優化方法估計非線性傳播動力學模型中的各箇參數.以SARS流行模型的參數估計為例說明其應用.結果流行模型中各狀態變量之間互相轉換的公式可以方便地移植到Gepasi軟件中的模型定義部分.選擇適噹的全跼優化算法,容易估計齣與實際流行數據擬閤最佳的各箇參數的取值.實例研究髮現,Gepasi軟件中的遺傳算法可以用于估計SARS流行模型中的未知參數.採用估計參數模擬的北京每日新增SARS臨床診斷病例數與實際的流行數據相比無明顯差異(P>0.05).結論 Gepasi軟件中的全跼優化方法是彊健和可靠的,可以用于流行模型中高維非線性參數的估計.
목적연구근거류행수거역향고계류행모형중고유비선성삼수적방법.방법채용Gepasi 3.3연건중적전국우화방법고계비선성전파동역학모형중적각개삼수.이SARS류행모형적삼수고계위례설명기응용.결과류행모형중각상태변량지간호상전환적공식가이방편지이식도Gepasi연건중적모형정의부분.선택괄당적전국우화산법,용역고계출여실제류행수거의합최가적각개삼수적취치.실례연구발현,Gepasi연건중적유전산법가이용우고계SARS류행모형중적미지삼수.채용고계삼수모의적북경매일신증SARS림상진단병례수여실제적류행수거상비무명현차이(P>0.05).결론 Gepasi연건중적전국우화방법시강건화가고적,가이용우류행모형중고유비선성삼수적고계.
