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目的研究根据流行数据逆向估计流行模型中高维非线性参数的方法.方法采用Gepasi 3.3软件中的全局优化方法估计非线性传播动力学模型中的各个参数.以SARS流行模型的参数估计为例说明其应用.结果流行模型中各状态变量之间互相转换的公式可以方便地移植到Gepasi软件中的模型定义部分.选择适当的全局优化算法,容易估计出与实际流行数据拟合最佳的各个参数的取值.实例研究发现,Gepasi软件中的遗传算法可以用于估计SARS流行模型中的未知参数.采用估计参数模拟的北京每日新增SARS临床诊断病例数与实际的流行数据相