利用症候群观测监测和预测流行病爆发
定量方法
2011-10-24 v1
摘要
本文提出了一种在随机非线性滤波背景下 formulated 的流行病爆发症候群监测算法。流行病动力学采用具有非均匀混合的广义仓室流行病学模型进行建模。利用对感染人数的症候群（通常是非医疗）观测（例如药店就诊、特定产品销售、工作/学习缺勤等）进行估计。通过粒子滤波器估计流行病状态，包括感染人数和模型的未知参数。数值结果表明，如果模型参数先验知识的不确定性不过大，所提出的框架可以提供有用的流行病高峰早期预测。
引用
@article{arxiv.1110.4696,
title = {Monitoring and prediction of an epidemic outbreak using syndromic observations},
author = {Alex Skvortsov and Branko Ristic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1110.4696},
year = {2011}
}
备注
Three figures