【摘 要】
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传统的传染病动力学建模方法通常在预先假设病毒传播机制的基础上基于仓室模型以微分方程的形式进行建模，基于此提出一个基于数据驱动的传染病传播动力学建模方法，为非线性动力学模型的稀疏辨识方法。利用稀疏回归和参数辨识从大量潜在动力学模型中准确发现控制方程，用以模拟2019年末新型冠状病毒在湖北武汉的动力学传播过程。方法的优点一是从数据中发现非线性动力学，且无需假设控制方程的形式；二是该方法能够有效地平衡模
【基金项目】
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山西省基础研究计划资助项目（20210302124608）；
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传统的传染病动力学建模方法通常在预先假设病毒传播机制的基础上基于仓室模型以微分方程的形式进行建模，基于此提出一个基于数据驱动的传染病传播动力学建模方法，为非线性动力学模型的稀疏辨识方法。利用稀疏回归和参数辨识从大量潜在动力学模型中准确发现控制方程，用以模拟2019年末新型冠状病毒在湖北武汉的动力学传播过程。方法的优点一是从数据中发现非线性动力学，且无需假设控制方程的形式；二是该方法能够有效地平衡模型复杂度和准确度。实验结果表明模型能够很好地刻画新型冠状病毒在武汉的传播，也证明了模型的具有一定的实用性，并可推广到相关疫情的预测中。
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