.png){kind=icon}
返回
Model selection and parameter identification analysis in epidemiological models
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.matcom.2025.05.012.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
传染病建模可以为公共卫生提供关键信息。然而，简单模型可能失真，复杂模型容易过拟合，尤其是在数据有限的情况下，且模型复杂度与过拟合引起的不确定性之间存在权衡。本文将仿射不变集成马尔可夫链蒙特卡罗（GWMCMC）算法应用于英国COVID-19传播的模型选择和参数可辨识性分析，重点关注如何选择最佳模型，以及如何利用有限观测数据评估参数可辨识性和预测结果的可靠性。我们研究了针对英国人群的一组嵌套的双变体和单变体COVID-19动力学模型。使用2020年9月19日至10月9日期间英国公共卫生数据，我们首先进行模型选择过程以确定最能代表数据的简约模型，然后对该简约模型进行结构性和实践性参数可辨识性分析，以证明模型校准获得的最佳拟合参数值对数据中的噪声扰动具有鲁棒性。随后将公共卫生响应纳入基线传播模型，以提供英国疫情的长短期预测。本研究证实，模型选择和可辨识性分析在传染病数学建模中至关重要，通过模型选择获得的最佳模型能更好地解释疫情趋势；可辨识性分析结果表明，良好的算法可以减少参数不可辨识性的发生，提高参数估计的鲁棒性，并增加预测结果的可靠性。
期刊
IF:
4.4
论文数:
933
被引数:
1.0W
机构
暂无机构信息
引用论文
Differential Equation Modeling of HIV Viral Fitness Experiments: Model Identification, Model Selection, and Multimodel Inference.png)
Biometrics
OAAI
BiometricsIF0
OAAI分享收藏Complexity in Mathematical Models of Public Health Policies: A Guide for Consumers of ModelsPLOS MEDICINEOAAI
PLOS MEDICINEIF9.9
OAAI分享收藏
分享收藏分享收藏Reproduction numbers and sub-threshold endemic equilibria for compartmental models of disease transmission疾病传播的隔室模型的繁殖数和亚阈值地方性平衡
PREAI
分享收藏
查看更多内容