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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。: w4 s7 c0 ^  Q! x1 {
    4 ^1 S# d8 F; y1 n" @
    本题主要使用微分方程进行建模。
    " Y8 k4 w4 k- @1 O3 j. D  e+ c4 Z# c
    (一)梳理题目' K2 V) m' s( F0 P$ C

    , E: Q# N, H5 P* t
    9 b5 s( K3 J5 s+ y+ M1 b! o; B+ p$ H

      S' M9 B3 H+ D3 t9 A1 O' V
    / n* O% H+ h4 R3 X: Q! ?4 G
    , e, K# ?6 X9 M6 c- O- B2 p(二)Highlights which makes this paper stands out) a4 C: k0 u& b  U. e4 O0 T2 l
    (1)对早期模型拟合曲线的残差分析5 B% v3 p# F2 F: L3 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。2 @0 N6 d- j- Y8 Q! a. l* O5 Z) Z0 R

    & t4 A" `4 [0 I2 O3 k) R! Y0 R8 ^/ I, V, ?8 [8 w& p
      _/ D0 h: a% V# c; _3 y, `
    e i是第i天的计算值和实际值的残差& A* \7 b" r/ D/ x1 V
    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
    2 y: }' q; h! y8 S标准化残差服从标准正态分布. j( I, }/ y  z6 {( A5 O
    美中不足的是!!!
    2 X* o! e2 z+ \( \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# c# K  r3 `
    3 @. A" E. |0 W4 R) x4 B' U& l( y QQ截图20200530092404.png 6 P4 q9 h, K  N$ U1 m1 E
    5 e, M& p. y: a/ ^. o

    . a$ u$ J) h0 M  ?* |# @如读者朋友知道原因,请评论告知,非常感谢) F( F3 s: ?6 V

    8 D0 N, b) z- G- h5 I3 Q, A4 D2 e7 f- B" ?) [8 l/ v
    : d& G. V3 B" m  o5 t$ g

    : |. q7 l8 P% B! U$ s, I* Q4 ~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。; Y- H, T" x" q" U; P0 a

    0 V/ z* w! Z# Q+ [7 r+ H8 q9 ?( u4 z(2)模型假设和符号定义& s; H0 F; w. J% \. }  V
    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。
    , [; V; k  r) G# O! {' J
    * B" |+ T2 |2 T% T( b$ w: c  }4 n: ]& @

    : `- L0 u+ X7 C2 g) c# a8 A. k0 x4 E
    6 f1 g5 ?! E# h' G6 U这6个关键变量的找出,是不容易的。- J# R) K1 Q. e$ B

    1 o: V. o: S5 i# J$ U& Y( h; e+ W5 F7 W3 h2 `

    / m/ t# n# v/ t4 u(2)基于SIR模型建立新模型9 V0 _5 U1 W, C5 t: }. @" b
    基于一个经典模型,成功率较高,又有更多可参考的资料。
    & P% L7 Q' h+ h1 {SIR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。1 K; P$ ~& ?. m9 i( r3 M0 q

    6 D4 O& W" s) n& z" ]  |/ g$ H; Y# y; {( E/ n* `, N; T2 P2 M" X

    6 K3 v% ]3 J, b0 G; O8 x* ]利用微分方程组建立数学模型,这也是对上图的数学描述:: _$ g( `4 V  P9 i& B4 \0 t; W

    ( T8 H) i4 S5 k9 E0 q1 }+ \8 s QQ截图20200530092822.png
    4 y% t" @" I2 G7 q( |1 P* \5 e& _6 K1 g  T- J
    ,因为S类(易感类,能被感染的人群)随疫情发展减少。
    " a" d( C- y5 I其它数学公式论文中很清晰; Q( D( ^$ X" {1 W4 G* p
    ' H* V2 h7 T8 J8 {
    $ U4 |! `9 O7 o# E) C
    , ]9 ~) ^( ?5 V3 s5 o
    9 l1 j+ i" I- E
    (3)求解模型
    9 P7 v. l0 k" v% s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。" U! M, w. I1 q; o) M

      k* e* ^7 s5 z. D: l8 Z0 }3 L4 ] QQ截图20200530093348.png
    : s" }9 _: z! d& k! n1 F' R* t$ R
    # Y$ i8 n/ Z: d5 v0 f QQ截图20200530093426.png
    / V  n) E2 a. F- x# O* g: \7 O, l- Q6 }1 h( l
    8 o$ R0 ~3 B! G* V. U# X3 D
    然后根据实际数据就得到了σ 必须小于1的结论:$ W& v& ]; K( w  v
    $ `: S; o  V% z+ R
    9 O# d4 S% J* y7 p4 {% @
    / S/ n$ d! J, i5 h' e9 Z% d
    (4)用导数为0划分疫情发展的四个阶段6 W+ `' e8 a( Q; ^

    6 h  U9 ]: C: t1 [3 I  \# D  e7 N$ ~' i6 u
    0 c# J( K2 A3 y2 G( m  Y% s  y% C7 z

      a# F" j; a1 {7 z' g4 @( ?/ \
    $ n; I% C1 b* r(5)根据实际设计三个关键函数
    " k+ T3 D4 q! x' H& ^" s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。
    ! H4 o+ ]' Y+ A2 M/ i, u% _4 r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。
    % f% `7 H$ C# y9 c8 ]' q$ A5 F
    平均传染期函数:
    / [9 E2 m+ G9 g0 D% T* t3 N$ p' U+ p, y& ^

    / l1 d- v4 J. b! x: s8 R4 w  x
    " u4 z1 m9 N" E6 _# o3 p9 H  r, v9 H就诊率函数:
    + n; R, |7 C- K3 d) X4 u/ Z2 E7 r& E6 F% j$ s7 X

    ! z1 r# @0 e) ^9 j! m0 d0 e* g. @. e6 d" b+ h7 F$ V* \: G" f
    平均接触率函数:
    , {4 C' w4 p, m7 V. f2 E5 A$ {) I' I! |. M. b

    / p- \% ~5 o# q1 M1 K. t) W- f5 ~6 U6 ]" E1 S7 r
    模型预测效果图:
    3 g/ k, ?' ^, D2 R. `- v
    : n2 Z+ }. w& `9 b  a) A
    ! q1 l1 k  E  m% t/ W  a$ A! Y( V5 d1 e$ [
    ————————————————0 f) O/ C1 K  w3 \, }
    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。
    # C- v' r0 w0 ]8 L6 h原文链接:https://blog.csdn.net/qq_36607894/article/details/92246947) r) c% ?4 o9 i! \1 s0 b, W4 M, P: F
    & @% o/ h4 ?7 R( P. Y; M9 {
    2 m" a1 x2 C% e# T! a
    zan
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