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利用 SIR 模型中的通用微分方程学习 COVID-19 地区传播
使用普适微分方程（UDE）结合 SIR（Susceptible-Infectious-Recovered）模型，以捕捉邻近地区的影响并提高模型对 COVID-19 疫情的预测，研究比较了基于模拟爆发的 COVID-19 的 SIR+UDE
PDF8 months ago
通过社交媒体数据和易感 - 感染 - 恢复（SIR）模型研究灾害响应：2020 年美国西部野火季的案例研究
社交媒体数据、主题建模和 SIR 模型可为决策者提供量化方法以衡量灾难响应和支持其决策过程。
PDFa year ago
DeepEpiSolver: 揭示 Covid、HIV、埃博拉和疾病传播中的反问题
使用 LSODA 算法生成数据集，离线训练神经网络来估计 SIR 模型中的参数，并进行通用性测试和进一步优化，以在比物理信息神经网络更少的时间内实现治疗高传染疾病的参数估计。
PDFa year ago
使用双目标优化的 PINN 训练：数据损失和残差损失之间的权衡
利用物理信息神经网络（PINNs）进行 COVID-19 预测的多目标优化方法，对数据损失和残差损失分别作为两个独立的目标函数进行优化，并建立了扩展的易感 - 感染 - 恢复（SIR）模型来预测未来的感染情况，并将其与常规的有限差分方法进行
PDFa year ago
一种考虑未检出感染者的 COVID-19 时变 SIR 模型
本文使用时间可变的易感 - 感染 - 恢复（SIR）模型回答了 COVID-19 相关问题，包括如何抑制疫情、疫情高峰和结束的时间、无症状感染者对疾病传播的影响、实现群体免疫所需感染者数量、社交隔离的有效性、长期感染者比例以及研究独立级联模
PDF4 years ago
推断城市内疫情的次群体传播网络用于流行病控制与预防
本研究提出了一种基于 metapopulation 的两步方法来预测疾病传播，第一步使用 D^2PRI 网络推理模型来推理出潜在的传染病感染网络，第二步使用扩展的 SIR 模型进行传播预测和爆发模拟，证明该方法在网络推理、感染预测和爆发模拟
PDF6 years ago
SIR-Hawkes：将流行病模型与 Hawkes 过程联系起来，以模拟有限人口中的扩散
研究了在线信息传播建模的统计工具，发现在 Hawkes 模型中，扩展事件的频率与 SIR 模型中的新感染率相同，并导出了 HawkesN 的级联大小分布。
PDF7 years ago
SIR 模型中信息源的检测：基于样本路径的方法
本文研究了基于 SIR 模型的信息源检测问题，在给定快照和网络拓扑的情况下，提出了一种基于样本路径和反向感染算法的信息源估计方法，并在实验中验证了其性能优于传统方法。
PDF12 years ago