感染病拡大予測モデルとその考察
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概要
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疫病感染拡大を予測するパンデミックシミュレーションはシナリオによるシミュレーションとして取り扱かわれてきたが,実際にパンデミックが起こり始めると,観測データを使いながら将来どのようになるかを予測できるかということが重要になってくる.モデルの構造を仮定し,観測データを利用してモデルのパラメータを同定しながら予測を進める方法論は,データ同化とかグレーボックスとも呼ばれているが,パンデミック予測を行う上でもこのことが必要になってくる.ここでは,微分方程式による SIR モデルのパラメータを観測データから精確に推定する BBS 法を提案し,またこれまで実際に観測された,SARS,口蹄疫のデータを用いて予測を行った結果について議論する.また,これを truncated モデルによる予測結果とも比較する.比較の結果,SIR モデルは最悪のケースを早期に予測する可能性があるが,truncated モデルはかなり無力であることが分かった.
- 2010-12-09
著者
-
廣瀬 英雄
九州工業大学情報工学院
-
松隈 和広
九州工業大学大学院情報工学院
-
廣瀬 英雄
九州工業大学
-
廣瀬 英雄
九州工業大学大学院情報工学研究院
-
広瀬 英雄
広島市立大学情報科学部情報数理学科
-
廣瀬 英雄
九州工業大学 情報工学部 システム創成情報工学科
-
広瀬 英雄
(株)高岳製作所技術開発センター数理情報研究室
-
作村 建紀
九州工業大学大学院情報工学院
-
広瀬 英雄
九州工業大学情報工学部情報科学研究科
-
広瀬 英雄
(株)高岳製作所数理情報研究室
-
広瀬 英雄
高岳製作所
-
廣瀬 英雄
九州工業大学大学院情報工学院
-
廣瀬 英雄
九州工大
-
廣瀬 英雄
九州工業大学大学院
-
作村 建紀
九州工業大学
-
作村 建紀
九州工業大学大学院情報工学府|日本学術振興会特別研究員DC2
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