SARS传播时间过程的参数反演和趋势预测  

BACK ANALYZING PARAMETERS AND PREDICTING TREND OF SARS TRANSMISSION

作　　者：韩卫国[1] 王劲峰[1] 刘旭华[1] 

机构地区：[1]中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室

出　　处：《地球科学进展》2004年第6期925-930,共6页Advances in Earth Science

基　　金：国家高技术研究发展计划(863计划)项目"SARS流行病学资料的实时收集、分析和趋势预测"(编号:2003AA208401);国家自然科学基金项目“SARS传播时空模型研究”(编号:40341002)资助.

摘　　要：以公布的香港和北京SARS疫情数据为实例,采用SIR模型对SARS传播的时间过程进行参数反演,获取两地SARS高峰期、住院人数、移出系数等重要参数,模型计算结果与实际数据基本相符,通过参数反演很好地解释了SARS时间传播过程,说明SIR模型可以用于SARS传播的数据拟合、趋势预测和过程模拟。This paper uses SIR model to back-analyze the parameters of SARS transmission based on the data released by the health authorities of Beijing and Hong Kong, we get the important parameters such as the peak period, the hospitalized cases and the removed parameter. It can be seen that these parameters of the model allow for better understanding of the SARS transmission because the result fits the actual data approximately. As a result, SIR model could be used to fit data, predict trend and simulate process of SARS transmission.

关 键 词：SIR模型 模拟退火法 刚性问题 非线性极值 

分 类 号：TP79[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] R181.8[自动化与计算机技术—控制科学与工程]