& v) v1 Y) k2 M ]% o4 G. V# S& XSARS传播的数学原理及预测与控制 p A/ w$ H% B3 A0 y& t: q. L4 F i
邹宇庭 郑晓练... ^" S& x; a, K& O
; d. `0 M) |. Z2 m! m; K8 \# |众所周知,SARS对中国社会带来了重大的影响。我们以北京地区4月到6月有关SARS的数据为参考资料,就病毒的实际传播特征引入了电子线路中的负反馈的概念,建立了SARS传播的负反馈系统,并在分析该系统参数实际意义的情况下,建立时间序列的模型。该模型将传染率定义为时间的函数,以拟合数据和实际数据之间的总残差最小为目标,利用matlab中的fminseareh函数模拟得到最优的模型参数。该模型可以较好的预测SARS的发展趋势,且可以就此趋势提出如何控制SARS传播的措施。继而,本文通过模拟出在不同日期提前或滞后5天实施隔离政策所引起SARS发展趋势变化的曲线,分析了卫生部门实施隔离政策的日期对SARS发展趋势的影响。 在SARS对经济影响的这个问题上,本文适当选取医疗业具有代表性的17支股票,构造了医疗板块指数,以此测度医疗业的经济表现。在传统的CAPM模型中,我们引入了虚拟变量,利用OLS技术进行估计分析,检验出SARS这一事件对医药业的经济影响是正影响。该影响反映在医疗版指数的日收益上,但这个影响是由SARS引起的,会随着SARS的结束而结束。 0 Q6 n z$ R% H ) R' ~0 D+ T( @$ [3 ?1 FSARS传播的数学原理及预测与控制.pdf(196.92 KB, 下载次数: 1778)
2008-12-7 13:29 上传
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SARS传播的研究 ) ^3 p: O L+ G
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' ^4 X A$ k' y. D/ o本文结合附件一所给的模型,对它提出的半模拟循环计算的方法进行了检验,得出该模型的优点在于形式简单,模拟的精确度较高,K值的改变体现出了其合理性,同时指出了它的主要缺点在于过分依赖数据和不具有长远的预测性。对于问题2,我们提出了(1)微分差分方程组合模型(2)基于低通滤波理论的系统控制模型(3)基于神经网络的系统模型(4)基于分支过程(Branching Pro-ceSs)的Monte Carlo仿真模型四种具有不同核心思想的模型。在模型2中,通过解析求解我们得出了北京SARS持续期为99天及“控制时间越早越好”、“SARS传染病不可能周期性复发”等结论。对于问题3,我们受到经济学中“效用函数”的思想的启发,引入了三个不同的影响函数并提出了“旅游人次影响模型”。最终得出在SARS影响下北京市将少接待海外游客138.211万人次。最后,我们给出了发表到报刊上的短文。 5 g, B" `! A3 `/ L" k# }0 U1 u 4 j { O c' s6 l. FSARS传播的研究.pdf(311.51 KB, 下载次数: 1577)