本文關(guān)鍵詞：有限資源下非光滑生物系統(tǒng)理論與應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《蘭州大學(xué)》 2015年

順序數(shù)據(jù)同化方法在傳染病模型模擬預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

牛秀欽  

【摘要】：數(shù)據(jù)同化方法是一種結(jié)合觀測(cè)數(shù)據(jù)與狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型來(lái)提高對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測(cè)的精確性的一種最優(yōu)化方法,大致分為連續(xù)數(shù)據(jù)同化方法和順序數(shù)據(jù)同化方法兩大類。順序數(shù)據(jù)同化方法也稱濾波算法,主要為預(yù)測(cè)和更新這兩步：首先根據(jù)系統(tǒng)在t時(shí)刻的狀態(tài)值及狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型對(duì)系統(tǒng)在t+1時(shí)刻的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè),然后利用t+1時(shí)刻的觀測(cè)值對(duì)這一時(shí)刻的預(yù)測(cè)值進(jìn)行更新,從而使模型模擬預(yù)測(cè)過(guò)程中的不確定性不斷降低,得到更接近真實(shí)狀態(tài)的模擬預(yù)測(cè)結(jié)果。對(duì)于傳染病模型來(lái)說(shuō),由于“貧”數(shù)據(jù)信息使得模型中的參數(shù)估計(jì)不夠精確或者在考慮模型時(shí)忽略了某些因素,不能精確反應(yīng)狀態(tài)的真實(shí)變化。因此,我們考慮將順序數(shù)據(jù)同化方法應(yīng)用到傳染病模型模擬預(yù)測(cè)中,降低模型模擬過(guò)程中的不確定性,使模型模擬預(yù)測(cè)結(jié)果更接近真實(shí)狀況。本文所做的研究工作如下：(1)本文介紹了Kalman濾波、集合Kalman濾波、基于Markov chain Monte Carlo方法的粒子濾波這三種常見(jiàn)的順序數(shù)據(jù)同化方法。(2)將Kalman濾波算法應(yīng)用于乙肝病毒感染的傳染病模型模擬預(yù)測(cè)中,模擬預(yù)測(cè)結(jié)果較好。(3)用基于Markov chain Monte Carlo方法的粒子濾波算法對(duì)Ebola傳染病Richards模型中的參數(shù)及狀態(tài)進(jìn)行估計(jì),并對(duì)狀態(tài)進(jìn)行短期預(yù)測(cè),結(jié)果很好。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O175
【目錄】：

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