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TA的每日心情 | 开心 2020-11-14 17:15 |
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本题要建立传染病模型。上网一查,最经典的传染病模型是SIR模型,出自1760年伯努利家族的丹尼尔.伯努利对天花传播规律的研究。4 Z4 ~ K( D: n* R; Y
! f x4 W/ p4 q! Y. d W" S1 k本题主要使用微分方程进行建模。
, w$ L* O# x' K, _: B# U' i4 q) }8 o, _( }
(一)梳理题目
4 c- _& C9 k9 v8 U# s5 k2 f
, k/ V: e0 S$ {( @ - t/ R: {) ~6 f% `0 X
# R; {% y; y6 L7 d8 f$ S9 w
% D c: L" j% Y( U4 {) G/ [5 g( T& N% g9 H' C
/ R6 x. c! Q" U' Z: u+ m
(二)Highlights which makes this paper stands out0 I& u6 L2 n9 ]0 G- D; B
(1)对早期模型拟合曲线的残差分析+ y0 K! P% j' _4 k# G
拟合模型一定要用残差分析绘制残差图来分析拟合效果。比只是看图说话好。
- v! L# t5 U6 [
0 X: K$ O" y' G0 V![]()
) V) R1 B8 T7 q5 I$ d; g& z# G2 @1 n. _7 m N( L: J& W
e i是第i天的计算值和实际值的残差5 h( H s3 C2 Q( A$ y6 v8 d+ _
e∗i e_i^*e i∗是减去期望E(ei)=0 E(e_i)=0E(e i)=0,再除以残差的标准差得到的标准化残差
( m4 ~$ q3 [; ^% P/ h- V; _标准化残差服从标准正态分布
9 r. {$ C C7 h美中不足的是!!!- H. S3 x1 d( X$ p6 q0 X7 W9 N
没有解释为什么用这个式子作为残差的标准差的估计值。。。一般情况下,样本标准差的无偏估计应该是:7 U7 _* q5 y8 d, j9 y) \- C
' w! {5 J& h6 G
$ L: ~5 ~+ |# U
( b7 Z4 S0 S; ^6 C, O# u! V6 g; Y3 T
5 T k4 q) w9 r( Z6 p6 q
如读者朋友知道原因,请评论告知,非常感谢
" ]2 ~/ A- j! ?/ ?2 {6 r9 q/ i( m2 |) ^. }2 E
; C/ J2 W) J4 T; j, F
$ N3 o, M6 H5 {7 m: B3 \% j
* ]' s [9 P) h# c! V: S: z' b
论文绘制的残差图表明早期模型只有前期拟合效果较好,中后期都与实际情况偏离较大。1 s! U- R6 [5 [% B( @
9 V+ e j6 Z' N# L
(2)模型假设和符号定义* Y% _( N n6 C7 R7 Z3 l
这个假设写得简直太数学太专业了,为后面用微分方程建模埋下了十足的伏笔啊。/ b; s5 K. M- W2 h$ {, l
! Y. u: o% {. b$ a9 C: H/ J![]()
1 B8 |$ a5 u; Q
' \0 Z! j2 J2 [$ c6 m" s3 X: e, X+ V$ E* p/ F0 M
这6个关键变量的找出,是不容易的。
4 i& N5 K0 V& Z6 V4 j
) D" e4 y# U8 W$ F* M& x" h3 P; _ 5 p% K0 {7 _0 ^7 s' b, n( \
$ @2 {' x# A# ]' f2 \
(2)基于SIR模型建立新模型5 ]* {" f( T: `
基于一个经典模型,成功率较高,又有更多可参考的资料。
1 `5 S* J1 s+ R( rSIR简单地把一个城市的人口分为三类,三类的状态转移图精准地刻画了传染病的传播过程。
' x, d0 Y) ~( f% Y: X! `& _
5 }' E9 Z/ Y' l0 s- {![]()
' I5 s$ R& P6 @+ I/ n& Y0 |- E
. r! ]9 c8 J' K8 _) V) |" z利用微分方程组建立数学模型,这也是对上图的数学描述:& a+ a( O. u- l5 o4 E
9 N! G% J- l, Y+ p8 g5 |) z
3 `6 x0 b$ L7 n
{; X' G; R# X& V, [
,因为S类(易感类,能被感染的人群)随疫情发展减少。, U# m6 R5 w4 U+ B' s* s, G
其它数学公式论文中很清晰
/ _9 S8 M( M8 p2 Q" e ~: G9 l3 N0 u3 I% x
![]()
& x- D$ {* ^0 `: ~8 Y- k+ O/ D8 z4 X) x9 X
) s8 e4 s$ M$ Z! ]% } F4 R! `(3)求解模型& u8 F v/ x) {! n
求解可以说是很考验数学功底了。深入挖掘模型中方程的关系和隐含信息。5 O+ Y+ }0 ?9 G# H# L& q* b2 s( E) N1 a
! z. f/ z, Q6 I- l, k/ V
' c& S6 `/ g5 u' g1 o7 o w$ I. D) y( J7 C7 M' w# u" T' o
% F* S8 s. X0 N: t1 U
7 k- J0 ^& }9 c& Z( A ~
+ P& M6 Q5 ^/ S$ ~" d1 s' c然后根据实际数据就得到了σ 必须小于1的结论:
% q Q6 `; b1 j8 T0 c: a/ H: F! q' x6 r: u
![]()
3 \6 F! L3 I& b+ H# W- n% e# c% k, o# B4 o
(4)用导数为0划分疫情发展的四个阶段4 _: E. o) g3 m: Y
# E5 O/ R6 C' u# X
![]()
1 ?% `3 n6 _+ _0 a. U
' A. |% p. n, v$ G 9 y/ A6 j8 t2 W, s4 A2 ^
0 P7 t7 g) l9 _4 L! ] H D) M& W(5)根据实际设计三个关键函数% a' h: a# ^2 d0 {7 ], {6 @
这才是体现智商和拉开区分度的重要赛点!!!前面那些都是小亮点,这个是闪瞎眼睛的关键。
$ v) n: _9 M& T; v' n2 n& e4 _论文也说了,疫情的发展要分阶段研究,各个参数在不同阶段的取值和变化规律(函数)是不同的,所以用分段函数来描述是符合实际的。% J& {$ [7 k* ^) P* n6 q& [
* k E [/ r: f7 x6 C+ `' z0 k
平均传染期函数:2 g5 |0 y7 m# q2 `) f
* S" G6 k; t5 H2 \- G% O![]()
+ g5 \( Z6 U, S% H# a9 r
! y% _* p2 _4 f5 p- T- V& @就诊率函数:
! _4 C w8 g% t8 O. ^0 u" y% a9 f2 o; O0 D. W! G: Q
; Z) K* i, o$ q, B- o, k
% o; A0 e+ x2 l' j# \1 A平均接触率函数: t& z0 |% o0 w4 z( D+ ~
/ Q% p0 j, \0 V4 w
![]()
( M! s, v; B" B2 T" C2 |. g8 x, p) z, L2 @/ c- b# W" G1 ]6 E4 O
模型预测效果图:
( [) P$ F" K- o5 h( c- M) O
$ m1 B7 P7 @0 [! v5 J![]()
* _; Z( z1 K, |' D$ e6 m( B! N# ^5 z
. q4 b% W5 N+ c! z$ }5 S- O————————————————
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& i- ~# \9 R0 h, X1 S) p1 ~9 V |
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