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

《蘭州大學》 2015年

順序數(shù)據(jù)同化方法在傳染病模型模擬預測中的應用

牛秀欽  

【摘要】：數(shù)據(jù)同化方法是一種結(jié)合觀測數(shù)據(jù)與狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型來提高對系統(tǒng)狀態(tài)預測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,主要為預測和更新這兩步：首先根據(jù)系統(tǒng)在t時刻的狀態(tài)值及狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型對系統(tǒng)在t+1時刻的狀態(tài)進行預測,然后利用t+1時刻的觀測值對這一時刻的預測值進行更新,從而使模型模擬預測過程中的不確定性不斷降低,得到更接近真實狀態(tài)的模擬預測結(jié)果。對于傳染病模型來說,由于“貧”數(shù)據(jù)信息使得模型中的參數(shù)估計不夠精確或者在考慮模型時忽略了某些因素,不能精確反應狀態(tài)的真實變化。因此,我們考慮將順序數(shù)據(jù)同化方法應用到傳染病模型模擬預測中,降低模型模擬過程中的不確定性,使模型模擬預測結(jié)果更接近真實狀況。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的順序數(shù)據(jù)同化方法。(2)將Kalman濾波算法應用于乙肝病毒感染的傳染病模型模擬預測中,模擬預測結(jié)果較好。(3)用基于Markov chain Monte Carlo方法的粒子濾波算法對Ebola傳染病Richards模型中的參數(shù)及狀態(tài)進行估計,并對狀態(tài)進行短期預測,結(jié)果很好。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O175
【目錄】：

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