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SARS流行预测分析
Predicting SARS for Guangdong, Beijing and Mainland China 2003 Cases

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文摘 表面上突如其来的SARS本质上却有极规律的内在发展演化机制,遵从初始缓慢增长、加速、减速和稳定终止四个阶段总体道路,自然和社会生活领域众多事件演化都符合这一规律,因而可以运用广义的Logistic生长模型进行描述.基于先期流行的广东SARS感染病例数据,以及尚未结束的北京、全国2003年SARS流行统计数据,借助于最优化分析技术,运用广义的Logistic生长模型对该事件演化特征参量进行了辨识;在此基础上,又借助于广义生长模型的特例--Gompertz函数进行了演化过程的预测,并与其他生长模型结果进行了比较.研究表明,生长模型模拟结果均与实际数据有很好的一致性,可以用来预测事件的发生演化过程,此次SARS事件堪称生长模型的经典实例.
其他语种文摘 The study is aimed at choosing a better predictive model for the accurate description of SARS in Guangdong, Beijing and Mainland China in 2003. Observation and general experience have shown a sigmoid type of curve consisted of four phases comparable to the phases of the SARS growth in 2003: an initial lagging period , a period of accelerating change, a period of decelerating change, and a stationary period. In order to model the SARS system, a generalized Logistic growth function has been adopted in the paper. With the officially published data, the main features of evolution of the SARS population size have been obtained using the generalized Logistic growth model by optimizing technique. Then, for getting evolutionary process prediction, several classical S-models such as the Pearl, the Gompertz, Von Bertalanffy, and Richards are tested. The practice of calculations has found that the Gompertz model gives the most accurate results where fitting criteria are estimated as residual sum of squares (RSS).
来源 中国工程科学 ,2003,5(8):23-29 【扩展库】
关键词 SARS ; 广义的Logistic生长模型 ; Gompertz分布 ; 预测 ; 最优化
地址

中国科学院力学研究所, 北京, 100080

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1009-1742
学科 预防医学、卫生学
文献收藏号 CSCD:1494659

参考文献 共 5 共1页

1.  Tsoularis A. Analysis of logistic growth models[J]. Mathematical Biosciences,2002,179:21-55 CSCD被引 20 次    
2.  McCann T L. A predictive modelwith repeated measures analysis of Staphylococcus aureus growth data[J]. FoodMicrobiology,2003,20:139-147 CSCD被引 1 次    
3.  Narushin V G. Sigmoid model for the evaluation of growth and production curves in laying hens[J]. Biosystems Engineering,2003,84(3):343-348 CSCD被引 12 次    
4.  Impagliazzo J. Determinstic aspects of mathematical demography[M]. Determinstic aspects of mathematical demography,1985 CSCD被引 1 次    
5.  Banks R B. mathematical frameworks and applications[M]. Growth and diffusion phenomena:mathematical frameworks and applications,1994:19-27,126-147 CSCD被引 1 次    
引证文献 2 篇

1 刘云忠 SARS传染病数学建模及预测预防控制机理研究 中国工程科学,2004,6(9):60-65
CSCD被引 5 次

2 胡兴 新疆H1N1甲型流感疫情预测模型的比较研究 中国卫生统计,2011,28(3):342-343
CSCD被引 5 次

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