基于空气污染和相关疾病传播的随机差异模型的统计推断和神经网络培训
Sha He1, Mengqi He1, Sanyi Tang1
1School of Mathematics and Statistics, Shaanxi Normal University, Xi'an, 710119, PR China.
数学模型揭示了空气污染和呼吸道疾病传播之间的复杂联系. 先进的神经网络有助于发现时间变化的传播速率,改善对疾病动态和空气质量影响的理解.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 流行病学 流行病学
- 数学生物学 数学生物学
背景情况:
- 空气污染与呼吸道感染有关,需要模型来理解传播动态.
- 数学建模对于描述疾病传播和空气污染物度之间的关系至关重要.
- 现有的模型可能无法完全捕捉环境因素和公共卫生结果之间的复杂,时间变化的相关性.
研究的目的:
- 开发和应用新的数学模型来研究空气污染和呼吸道疾病传播之间的复杂关系.
- 量化空气污染物度变化对疾病动态的影响,使用合的SEIS-BH模型.
- 探索先进的计算方法,以发现环境健康数据中的复杂,时间依赖的相关性.
主要方法:
- 建立了一个与人口学相结合的分立易感-暴露-感染易感 (SEIS) 模型和空气污染物度的贝弗顿-霍尔特 (BH) 模型.
- 利用贝叶斯统计理论来估计时间变化的参数,并确定模型参数的变化点.
- 开发并应用了一个扩展的传输动力学信息神经网络 (TDINN) 算法,将深度学习与差异方程相结合.
主要成果:
- 结合SEIS-BH模型显示了空气质量指数 (AQI) 和类似流感疾病 (ILI) 病例的季节性和年度趋势.
- 数据拟合揭示了偏差,表明比最初建模的更复杂的相关性.
- 该TDINN算法成功确定了时间变化的传输和流入率函数,改善了数据趋势的反映.
结论:
- 神经网络模型提供了一个强大的方法来确定流行病学模型中的时间变化的参数.
- TDINN算法增强了捕捉空气质量和疾病传播之间的复杂,动态关系的能力.
- 这项研究为更好地理解和预测空气污染对呼吸系统健康的影响提供了框架.
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