基于最优控制与神经网络范式的埃博拉病毒动力学的数学分析与建模
最优化与控制
2025-12-22 v3
摘要
埃博拉病毒疾病是一种严重的出血热，经由感染性液体和表面迅速传播。我们采用卡普uto导数构建分数阶模型，以捕捉病毒动力学中的记忆效应。八 compartments 结构区分了症状性、无症状性及死亡后传播路径。我们证明了全局良定性，推导了基本再生产数 ，并建立了稳定性定理。灵敏度分析表明 对传播率、潜伏期和死亡后感染性最敏感。治疗安全埋葬协同可实现86.5%的死亡率控制，其中安全埋葬最为有效。我们开发的疾病信息神经网络实现近乎完美的预测准确率（：0.991-0.999，准确率99.1%-99.9%），与真实流行病行为高度吻合。
引用
@article{arxiv.2511.06303,
title = {Mathematical Analysis and Modeling of Ebola Virus Dynamics via Optimal Control and Neural Network Paradigms},
author = {Noor Muhammad and Md. Nur Alam and Zhang Shiqing},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.06303},
year = {2025}
}