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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。 C! R5 h) m" ?, y
/ Z0 N& I# T7 E7 g) n# @本题主要使用微分方程进行建模。$ c- e( B6 C9 Y: I
4 N. ^- p- a/ s; ~) v- R4 n% j, X+ ](一)梳理题目" V+ C5 S. `7 K! L: G4 k
% V4 U5 H* J3 { x+ X) G
![]()
- G! e! N2 V1 T, [
' G$ a" X6 j. _5 i- I! m: h( V: ^0 S3 }( H" v4 n. {9 |; _1 l1 }
3 E: y: o2 |$ W \
8 H1 H z& D- `$ }' k4 U# W0 f(二)Highlights which makes this paper stands out
/ d* l. G3 u4 x5 I; Z4 j(1)对早期模型拟合曲线的残差分析
' x0 m0 F3 Q2 H5 e& 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。. ]8 [; n" |( n d# S+ w8 {
$ t" v$ l6 W- b% s( L0 i" ?8 M& l # g4 Z% ?7 v* ^ K! x
3 p& }( P% M& J% G) \$ [+ e C
e i是第i天的计算值和实际值的残差
! q% H+ j2 [7 i, }( c% F7 {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
; c+ d# B# }( C标准化残差服从标准正态分布
$ q8 S: h0 b3 N2 ]4 O! Y美中不足的是!!!7 _' |& C; a3 e1 y' H% t9 a
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:
: w+ ^- }* I0 @$ p" E
F2 C7 I) `, n- [- O* e7 }
2 H- o+ L( x# w3 _- o- f. A
8 k8 `9 u% t" i% c0 i& T5 i) \% K# D' i5 {4 }% p( A
如读者朋友知道原因,请评论告知,非常感谢8 a9 X, l, U7 d, Q0 R
9 @& d9 H6 r% E0 f8 Q$ q) M
![]()
1 L- ^9 n; R* n: G/ V4 K* A/ d# w8 `6 t
6 F7 S* d, o$ _( p0 V& k
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。! I. v0 ]( c/ U* ^. v* _
% b1 U/ L) U6 y+ E& f9 T& I(2)模型假设和符号定义* S( J* M3 s/ y1 X1 w
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。6 [; w. G0 o5 d
0 u/ \% @3 [0 d$ \; i: x
![]()
5 }. X m8 t0 L9 V; L& Y5 d* g6 B/ s6 j( W' H& q) ]& a
- T+ g* Q/ z& P+ ~这6个关键变量的找出,是不容易的。
/ E7 t3 \! ]- n' \. O2 A# l$ x3 I* P
. q3 n7 T; u# K! _& d$ L5 B
9 K$ X7 h9 V/ y7 {(2)基于SIR模型建立新模型
' C: U. }3 @- u1 r, U基于一个经典模型,成功率较高,又有更多可参考的资料。
% f# J t. D+ _ @$ w% S% gSIR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。
2 K$ [1 D/ y2 F9 Z% m& T$ p h' g. |0 Q# m; C
( m' F9 Q5 J1 l* z( ^
- h# U7 ?, o" J+ o- k5 I利用微分方程组建立数学模型,这也是对上图的数学描述:
' Q* F, r2 D6 w1 K3 f8 _8 @, v3 V1 X" c. x" |- a
! u& M9 ]. c( q+ V: H- \5 i8 D6 _# D# o6 S# F, _" q
,因为S类(易感类,能被感染的人群)随疫情发展减少。8 _; X. S9 U( Q4 {+ n7 _
其它数学公式论文中很清晰
8 {5 j! ~1 G1 a, | D4 N6 m' @$ B4 V2 F$ q
![]()
+ E/ }- C% \2 U6 C' d# _; Z: y( @2 U( G" D+ F: N1 S/ D( ^
1 ?: F# q9 r' }" d
(3)求解模型
- \2 A8 w3 X8 ~; `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。
6 d$ n* c/ R. Y# q; o0 w% }* y. J0 z, ~) O) ^; ~
* L: C8 u$ p/ Y) Y
6 K5 |+ z0 n0 z- Q& T
9 g# f/ s, p9 Y* D+ z' @ } # f( E5 i3 F( D3 Y0 v6 J
, B* `- C7 N& c) j/ |0 ?. c然后根据实际数据就得到了σ 必须小于1的结论:$ p7 o, B( b$ S% X& Z1 E* M
# E4 B+ A U2 l; h* ~& b
) z4 N5 X9 I6 v& I4 S
, f) S" R) Z+ W% G' H(4)用导数为0划分疫情发展的四个阶段
" r9 s" Q) G, l3 [7 O$ a- s' A2 U) \& {2 a! T
![]()
0 S" q9 j1 F. J7 K
( O- I, q) n) {1 m# g# f4 J' v* { 7 U: y" `) ^ B2 f6 k
0 p0 ~( j! N1 q3 y/ I: U, B
(5)根据实际设计三个关键函数. X% j' V! k' j$ K5 U, L
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。1 J* J) a, e8 b5 {
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。4 D- f" z2 m9 t, w9 T
' H; G3 }; a Z% p9 |' O平均传染期函数:
) v' p. Z' a, z' o3 _
4 d& Q& V6 c; y& { @1 D+ x ) W3 Y: s) q' Z; \! I# T+ u. ~& [
5 k7 G: H' J3 [3 o就诊率函数:! g( z( ~. X! e$ d
6 W, d: \8 \( I0 G5 [" b
![]()
% r: k/ |6 N! ~: @/ u0 j7 j) J c$ F5 V* Z0 H& U; m' m
平均接触率函数:5 t+ w. C4 }* b3 h1 T7 p$ _. d# k: _
& }. C z% i2 B
% n8 ~5 Q8 ~9 R
+ {! T5 |% U- W; S
模型预测效果图:% K! R; c) ?. \8 x' x4 H. q& t! i
+ e& X+ m: {- f0 N, p0 I) {9 I 7 g5 H; A. c) [
, P+ K* z2 i9 X+ u5 i2 f————————————————
. v* s7 z& ^: w) M c$ U r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。9 z: { d' p# k/ ~$ e8 f% B
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