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[国赛经验] 数学建模----SARS的传播

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    1#
    发表于 2020-5-30 09:36 |只看该作者 |倒序浏览
    |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    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。
    # y* ]- y2 B7 V# d" A& r7 u2 f* c. G- V  O& q1 v8 ^- R3 I
    本题主要使用微分方程进行建模。9 O4 y6 x- L& {
      E, R- W8 i3 e1 h$ ?
    (一)梳理题目
    0 Y. M3 q1 [  W7 X1 g. {
    6 J$ ?# Y/ ]7 w1 V6 K+ J. Y/ l- a" M4 L5 P6 x2 L
    ' E' X: b2 J. O* u
    1 C. N- l/ O2 b9 q( }1 V

    6 R# R3 l6 z7 m+ M# X9 L& I7 z! R/ @% K) }- D; P; E
    (二)Highlights which makes this paper stands out
    ' t: b0 T- i' M% _3 `(1)对早期模型拟合曲线的残差分析
      x# p1 T+ A1 W, j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。4 [7 @, R" ]/ x1 [5 W! d/ x: [, k
    & c# l7 [2 s5 H; _, {
    7 L2 [1 T" _$ R3 a3 p
    1 N# F; `7 G% S% @: O" \
    e i是第i天的计算值和实际值的残差
    ) Q- {% V" j6 ae∗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% J4 }, X" A4 G1 o& |2 M9 d
    标准化残差服从标准正态分布. ~1 {/ i! K* i7 B' J- k1 c
    美中不足的是!!!; F3 F$ G0 j+ \! J) v, r+ |
    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:$ u( n# Y  @5 J* @' U

    7 W9 I- P1 T9 t/ W QQ截图20200530092404.png
    2 N, B# |8 J# s2 m$ C7 e( W
    # s8 a# n9 {: |& @+ U" L/ X
    ' m9 y: N% g; h3 @  C! c8 g如读者朋友知道原因,请评论告知,非常感谢
    , p* Y' a2 X# c
    3 S! O2 x, _3 V( v$ ^
    $ }5 I( P( P6 u7 m0 O
    8 H, ~' L8 I6 D
    ! [+ y* p2 l( h1 R. F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。0 \9 Q  z1 Q7 ?# S3 V
    3 P' |' K3 a! E0 d+ ~
    (2)模型假设和符号定义% B- z- d- i# B  J
    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。/ V9 b! Q0 J# `5 C6 y( y6 g

    3 w- v: N1 x4 g* q& E  g8 ?8 j
    ' V& o/ R/ {  C9 W! B; Z% \9 f" \) O! e2 V$ S6 i* s  v! g* N; D( ?8 J: s
    3 m( {9 W1 f  @9 j- r( [3 G, B" F
    这6个关键变量的找出,是不容易的。
    ; s6 O& d' R3 ]0 a
    , E* x7 d' r; u+ o! E, B& C! `
    7 N0 v" V6 Q  u" J5 J2 B( O6 ]" R; O6 S. t  @
    (2)基于SIR模型建立新模型; n. z8 R) J4 M! ^
    基于一个经典模型,成功率较高,又有更多可参考的资料。
    # `6 A. W7 U2 [6 b8 q/ 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。
    0 E. H' v* R, |3 {) B* l8 X! H% s9 T) Z7 P8 O" k+ y& b

    " N5 \" R% _' ^. U% d5 a' j0 G  d( h6 g4 A/ ?; D  N7 F
    利用微分方程组建立数学模型,这也是对上图的数学描述:
    2 V) Q4 |. F. U. j$ U7 ^$ I; r: d. H( r
    QQ截图20200530092822.png   X6 n$ A8 [( ]- L( [7 q: f

    ; s& P' y4 Z7 q( w$ f3 a, _,因为S类(易感类,能被感染的人群)随疫情发展减少。) L' X9 q9 t7 a) J$ ?" m- ~) ]  o
    其它数学公式论文中很清晰
    4 ]- |7 ?  g3 C" M8 r, U2 n: y' B3 t+ }9 B- R  ?* [
    & P7 |3 \. H5 A6 S& j% u7 [

    / B9 N7 u% w) H9 H9 }& m) I
    4 O: h& \$ _5 Y2 \: L8 |(3)求解模型
    1 k. L! Q# f& }  G" p. b: Q6 ]* d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。! i7 z& }# r, }+ F. s4 b0 p- `
    ; _( j5 k3 u7 j1 A" C; ~' E$ H
    QQ截图20200530093348.png # C$ V# u2 o3 V) R( ~' J

    + O' t0 m4 q- K( v8 j QQ截图20200530093426.png
    ) f  B" d: x, j- R
    . y, L& n1 Q8 B# w
    , K! {6 U( l0 r  I, z) E然后根据实际数据就得到了σ 必须小于1的结论:6 \* u* ?% d: d7 q
    * S& ~. i$ ?$ F) l2 E, M" O' V& T# Q
    6 m) B9 {" D) f! c( k2 k0 c- ?

    2 P1 K/ Y2 u6 f0 Z(4)用导数为0划分疫情发展的四个阶段
    7 h# x" r, L( ~) M1 S, k9 k. a, A. K) O+ d! Z7 i7 U" z) A
    0 E$ f1 Z6 \. S" f
    & o% n4 }% a8 U0 {' ]0 ~
    : M+ u- c9 r$ H: t# S
    $ h) w( @( j# k9 l3 W7 z7 c3 Y
    (5)根据实际设计三个关键函数
    ! M9 o+ i9 j& v* H- e% i, F, m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。
    . \& ~$ ^' A0 ], ?+ U" T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。3 b) Z' B# X% k
    8 H; E/ O5 V/ E  X8 _
    平均传染期函数:
    ' F2 o$ O. I- `/ a6 X/ T$ Y/ Y8 B  }' k1 u, K# u2 `& Y% u
    " @% O( {0 E. q( S7 [

    8 T  S7 d3 S7 x" h2 w  P: [+ U就诊率函数:8 P2 l7 ^, Z$ a* u
    + C% k; Y, e0 P4 t: _! c+ Y
    & G6 r7 H/ b3 F& S- ?  C2 t( [4 T6 {
    / \* }! c3 s5 }( D% z4 g$ _
    平均接触率函数:
    6 s& a+ D: |1 c8 ?$ K5 U3 q, l* ?; R2 n+ o

    % _) O1 M2 O  c0 D1 m- b7 q, W1 g! H4 G# A6 U0 y3 [
    模型预测效果图:
    5 Q, Y5 a" H' }' C* A2 x, R) H0 k- |& E3 t5 C: G) R
      D5 a2 B6 |# X( B

    " O, v. m  b- [# v. `, r0 s7 C( Z————————————————
    7 P. f1 h1 M# b* h+ K版权声明:本文为CSDN博主「doubleslow;」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
      W2 G4 d3 n  F1 r! t5 n原文链接:https://blog.csdn.net/qq_36607894/article/details/92246947  i( M  Y3 D* j# V3 ?" a
    : f) x/ I- @* G% v+ ?

    & A! M3 r: X  d* |# P/ w0 @
    zan
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