首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

修正的SIR模型

是一种用于传染病传播模拟和预测的数学模型。它是基于经典的SIR模型(Susceptible, Infected, Recovered)的改进版本,考虑了更多的因素和参数,以更准确地描述疾病的传播过程。

修正的SIR模型将人群划分为三个状态:易感者(Susceptible)、感染者(Infected)和康复者(Recovered)。在模型中,人群的转变是通过一系列的微分方程来描述的。

该模型的主要参数包括:

  1. β(传染率):表示一个感染者每天能够传染给多少易感者。
  2. γ(康复率):表示一个感染者每天能够康复的比例。

修正的SIR模型还可以引入其他参数来考虑更多的因素,例如:

  1. α(接种率):表示每天有多少人接种疫苗,从而减少易感者的数量。
  2. μ(死亡率):表示每天有多少感染者因病死亡。

通过调整这些参数,可以模拟和预测不同传染病在人群中的传播情况,并评估不同干预措施的效果。

修正的SIR模型在疫情防控、流行病学研究等领域具有广泛的应用场景。通过模拟和预测疾病的传播过程,可以帮助决策者制定合理的防控策略,优化资源分配,减少疫情对社会和经济的影响。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务,其中包括:

  1. 云服务器(ECS):提供灵活可扩展的云服务器实例,满足不同规模和需求的计算资源。
  2. 云数据库(CDB):提供高可用、可扩展的关系型数据库服务,支持主流数据库引擎。
  3. 人工智能平台(AI Lab):提供丰富的人工智能算法和工具,帮助开发者构建和部署AI应用。
  4. 云存储(COS):提供安全可靠的对象存储服务,适用于各种数据存储和备份需求。
  5. 云安全中心(SSC):提供全面的云安全解决方案,包括漏洞扫描、安全审计等功能。

更多关于腾讯云产品的介绍和详细信息,请访问腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R语言SIR模型(Susceptible Infected Recovered Model)代码sir模型实例

p=14593 SIR模型定义 SIR模型是一种传播模型,是信息传播过程抽象描述。 SIR模型是传染病模型中最经典模型,其中S表示易感者,I表示感染者,R表示移除者。...S:Susceptible,易感者 I:Infective,感染者 R:Removal,移除者 ---- SIR模型应用 SIR模型应用于信息传播研究。...恢复状态,即免疫,处于恢复状态节点不再参与信息传播。 SIR微分方程 a为感染率、b恢复率 注意: t为某个时刻,例如t=1,S(1)为第一天易感人群的人数。...2.R语言进行数值模拟:模拟泊松回归模型 3.r语言泊松回归分析 4.R语言对布丰投针(蒲丰投针)实验进行模拟和动态可视化 5.用R语言模拟混合制排队随机服务排队系统 6.GARCH(1,1),MA以及历史模拟法...VaR比较 7.R语言做复杂金融产品几何布朗运动模拟 8.R语言进行数值模拟:模拟泊松回归模型 9.R语言对巨灾风险下再保险合同定价研究案例:广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions

95920

R语言SIR模型(Susceptible Infected Recovered Model)代码sir模型实例

p=14593 SIR模型定义 SIR模型是一种传播模型,是信息传播过程抽象描述。 SIR模型是传染病模型中最经典模型,其中S表示易感者,I表示感染者,R表示移除者。...S:Susceptible,易感者 I:Infective,感染者 R:Removal,移除者 SIR模型应用 SIR模型应用于信息传播研究。...恢复状态,即免疫,处于恢复状态节点不再参与信息传播。 SIR微分方程 ? a为感染率、b恢复率 注意: t为某个时刻,例如t=1,S(1)为第一天易感人群的人数。...,每个节点传染能力是0.5,即与其相连节点以0.5概率被其感染,每个节点回复能力是0.5,即其以0.5概率被其回复。...在R中实现是通过抛硬币方式来实现

1.1K30

使用 SIR 模型进行疫情模拟预测

SIR模型 1.1 SIR模型原理 SIR模型是在1927年由两位传染病学家A.G.McKendric和W.O.Kenmack提出。...SIR模型就是基于对上述过程一个数学描述。SIR模型将人群分为三类,分别是:易感者(Susceptible)、感染者(Infectious)和恢复者(Recovered)。...三种人群之间变化关系,我们可以用下图来体现。 在SIR模型中,我们不考虑出生率与死亡率。所以SIR模型中三类人群总数也是不会发生改变。...SIR模型 这里我们用湖北省疫情数据举例,运用SIR模型进行模拟。...我们训练模型计算出值与从新闻上查到值是非常接近。下面,我们就用训练好模型对验证集进行评估。同样,我们还是需要首先确定SIR模型初始值。

12.7K83

R语言SIR模型网络结构扩散过程模拟SIR模型(Susceptible Infected Recovered )代码实例

每个感染者以概率p(可视作该节点传染能力,通常表示为ββ)影响与其相连节点。其实这是一个最简单SI模型在网络中实现。S表示可感染(susceptible), I表示被感染(infected)。...易感态-感染态-恢复态(SIR)模型用以描述水痘和麻疹这类患者能完全康复并获得终身免疫力流行病。对于SIR流行病传播模型,任意时刻节点只能处于易感态(S)或感染态(I)或恢复态(R)。...与SIS模型类似,每一时间步内,每个感染态节点以概率λλ尝试感染它邻居易感态节点,并以概率γγ变为恢复态。...SIR模型可以表达为: S = S(t)是易感个体数量, I = I(t)是被感染个体数目, R = R(t)是恢复个体数目。 第二组因变量代表在三个类别的总人口比例。...当然,对疾病传播而言,SI模型是非常初级(naive),主要因为受感染个体以一定概率恢复健康,或者继续进入可以被感染状态(S,据此扩展为SIS模型)或者转为免疫状态(R,据此扩展为SIR模型)。

17230

R语言SIR模型网络结构扩散过程模拟SIR模型(Susceptible Infected Recovered )代码实例|附代码数据

最近我们被客户要求撰写关于SIR模型研究报告,包括一些图形和统计输出。 与普通扩散研究不同,网络扩散开始考虑网络结构对于扩散过程影响。...易感态-感染态-恢复态(SIR)模型用以描述水痘和麻疹这类患者能完全康复并获得终身免疫力流行病。对于SIR流行病传播模型,任意时刻节点只能处于易感态(S)或感染态(I)或恢复态(R)。...与SIS模型类似,每一时间步内,每个感染态节点以概率λλ尝试感染它邻居易感态节点,并以概率γγ变为恢复态。...SIR模型可以表达为: S = S(t)是易感个体数量, I = I(t)是被感染个体数目, R = R(t)是恢复个体数目。 第二组因变量代表在三个类别的总人口比例。...当然,对疾病传播而言,SI模型是非常初级(naive),主要因为受感染个体以一定概率恢复健康,或者继续进入可以被感染状态(S,据此扩展为SIS模型)或者转为免疫状态(R,据此扩展为SIR模型)。

29500

最近疯传SIR传染病模型到底是什么?

以下文章来源于俊红数据分析之路 ,作者张俊红 本文只讲学术,不讨论其他。 最近看到在网上传一张SIR传染病模型图,很多人应该对这个模型不是很了解,今天就讲一下这个模型。 ?...SIR模型是传染病模型中最经典一个,类似的还有SI和SIS两种。...SIR是三个单词首字母缩写,其中S是Susceptible缩写,表示易感者;I是Infective缩写,表示感染者;R是Removal缩写,表示移除者。 这个模型本身是在研究这三者关系。...这个模型有两个假设条件: 1.一段时间内总人数N是不变,也就是不考虑新生以及自然死亡的人数 2.从S到I变化速度α、从I到R变化速度β也是保持不变 在实际环境中上面的两个假设一般是不太容易满足...本文旨在科普SIR模型学术学习,这样就不会被学术圈那些看起来高大上理论给唬倒。

1.5K10

最近疯传SIR传染病模型是什么?

总第188篇/张俊红 最近看到在网上传一张SIR传染病模型图,很多人应该对这个模型不是很了解,今天就讲一下这个模型。这一篇只讲学术,不讨论别的。...SIR模型是传染病模型中最经典一个,类似的还有SI和SIS两种。...SIR是三个单词首字母缩写,其中S是Susceptible缩写,表示易感者;I是Infective缩写,表示感染者;R是Removal缩写,表示移除者。这个模型本身是在研究这三者关系。...[:,1], '-r', label='Infective') pl.plot(RES[:,2], '-k', label='Removal') pl.legend(loc=0) pl.title('SIR_Model...这个模型有两个假设条件: 1.一段时间内总人数N是不变,也就是不考虑新生以及自然死亡的人数 2.从S到I变化速度α、从I到R变化速度β也是保持不变 在实际环境中上面的两个假设一般是不太容易满足

1K20

RS Meet DL(72)-采样修正双塔模型

近几年来,随着深度学习发展,双塔模型常用来用做召回阶段模型,双塔模型一般结构如下: 可以看到,双塔模型两侧分别对{用户,上下文} 和 {物品} 进行建模,并在最后一层计算二者内积。...对于每一个正样本,需要随机采样一些负样本,当物品数量十分巨大时候,上述结构双塔模型很难得到充分训练。 那么如何对双塔模型进行一定改进呢?...因此基于如下公式对于x和y评分进行一定程度修正: 上式中,pj代表第j条样本对应物品yj被一个mini-batch采样到概率,这在下一节会详细介绍。...4.2 Youtube离线&在线实验 在youtube数据集上进行离线训练,结果如下: 上图中,plain-sfx表示不通过概率对采样偏差进行修正,correct-sfx表示修正采样偏差,可以看到修正后效果更为显著...2)使用frequency estimation来修正采样偏差,修正方法基于Multiple Hashings。 3)线上应用时使用hash等技术来提高检索效率。

3.4K40

用Wolfram语言构建SIR|SEIR模型——流行病数学模型基础

用Wolfram语言构建SIR|SEIR模型——流行病数学模型基础 SIR 模型是描述传染病传播模型中最简单模型。...Wolfram 语言帮助您以非常简单和快速方式使用模型,以查看案例数量如何根据参数值激增然后得到缓解。这可以让您领先一步,设计自己流行病学模型并模拟更现实流行病演变。...rate) 和易感人群 (susceptible) 与康复人群 (recovered)之间关系 (SIR 模型),最后还展示了S(susceptible 易感者)-E(Exposed 潜在感染者)-...I(Infected 已感染者)-R(Recovered 康复者) (SEIR)模型,其考虑了潜伏感染者,自我隔离,社区封禁等因素传播控制预估。...query=SIR 该视频笔记本下载链接: https://wolfr.am/13E0N97Uc http://mpvideo.qpic.cn/0b2e7maaeaaasqae4jku5zrfb66dal5qaaqa.f10002

30030

基于Amos路径分析模型修正与调整

本文就结合路径分析模型拟合优度相关参数(具体请见博客3),对模型加以修正。...综上所述,模型整体拟合情况并不理想,需要对模型加以修正、调整。...综上,我们修正模型,如下图;其中第一个为原有模型,第二个为修正模型。 ? ?   没错,第一模型较之左侧就是多出了由RoDen至BC一条箭头。...其他参数也依据同样方法即可查看并实现与原有模型对比哦~ 2.2 基于已有路径修正   如果说上述MI修正方法是基于模型中还没有的路径加以修正,那么本部分这一方法就是结合模型中已有的路径进行,通过将它们删除从而实现模型修正...综上,通过不断地修正、重新运行模型,使得模型越来越满足我们实际需要。

2.2K30

模型如何修正

并且对于自变量与因变量关系可以选择“相关”和“影响”,参考如下: 2.模型修正 (一)第1种模型调整方法:“回归影响关系-MI指标表格” 从上图可以看到,共有五条路径MI值均大于15,但并非说此...加入机会感知与公司满意度路径关系后,模型路径设置如下图: 补充说明:第二种模型修正 除了结合“回归影响关系-MI指标表格”进行模型调整外,还可以结合“模型协方差调整”,二者可同时进行,也可以分开进行均可...3.修正模型 (1)模型回归系数汇总表格 分析结果来源于SPSSAU 公司满意度对于离职倾向影响时,标准化路径系数值为-0.642<0,并且此路径呈现出0.01水平显著性(z=-9.369,p=0.000...在输出之后,可将MI值非常大两两项之间建立‘协方差相关关系’(即相关关系,在‘模型关系’处进行设置),用于修正模型。...MI值修正通常会让卡方自由度值得到减少,其它指标一般不应该有太大变化,不能过多依赖于MI值进行模型修改。 3. 提示‘数据质量异常’?

92430

R软件SIR模型网络结构扩散过程模拟

每个感染者以概率p(可视作该节点传染能力,通常表示为ββ)影响与其相连节点。 其实这是一个最简单SI模型在网络中实现。...易感态-感染态-恢复态(SIR)模型用以描述水痘和麻疹这类患者能完全康复并获得终身免疫力流行病。对于SIR流行病传播模型,任意时刻节点只能处于易感态(S)或感染态(I)或恢复态(R)。...SIR模型可以表达为: S = S(t)是易感个体数量, I = I(t)是被感染个体数目, R = R(t)是恢复个体数目。 第二组因变量代表在三个类别的总人口比例。...当然,对疾病传播而言,SI模型是非常初级(naive),主要因为受感染个体以一定概率恢复健康,或者继续进入可以被感染状态(S,据此扩展为SIS模型)或者转为免疫状态(R,据此扩展为SIR模型)。...VaR比较 7.R语言做复杂金融产品几何布朗运动模拟 8.R语言进行数值模拟:模拟泊松回归模型 9.R语言对巨灾风险下再保险合同定价研究案例:广义线性模型和帕累托分布Pareto distributions

74511

使用SIR模型对2019新型冠状病毒疫情发展进行分析

在对传染病模型研究上有很多模型比如:SI、SIS、SERS、SIR等,本文将利用SIR模型对这次新型冠状病毒发展情况进行研究。...那么先看下数据,在左边图里,可以看到截止2月12日的确诊人数变化,右图是取完对数变化并用线性模型拟合了一下,可以发现呈现出一种类似对数线性关系。...model 2019-nCoV", outer = TRUE, line = -2) 看下最后结果,beta为0.6746089预测出来大概在两个月左右到达高峰,不过光凭简单SIR模型估计不太好去准确预测...,模型应该可以被进一步优化,同时从国家施行各种管制措施,疫情应该得到了很好控制。...最后 本次SIR建模分析目的只是为了说明如何使用最简单SIR模型,其结果依旧有很大局限性。通过官方通报部分病例来看,有些确诊病例病毒潜伏期很长。

1.5K20

面向神经机器翻译篇章级单语修正模型

团队研发支持140种语言互译小牛翻译系统已经得到广泛应用。 《面向神经机器翻译篇章级单语修正模型》[1]是EMNLP2019上一篇关于篇章级神经机器翻译工作。...针对篇章级双语数据稀缺问题,这篇文章探讨了如何利用篇章级单语数据来提升最终性能,提出了一种基于目标端单语篇章级修正模型(DocRepair),用来修正传统句子级翻译结果。 ?...2、DocRepair模型 和二阶段方法类似,DocRepair模型也是对句子级结果修正,但是不同点在于,DocRepair模型仅仅需要使用单语数据。...DocRepair模型采用了标准Transformer结构(图4),模型输入为不包含上下文信息句子序列,通过一个分隔令牌连接成一个长序列,模型输出为修正上下文一致序列,去掉分隔令牌得到最终结果...4、总结 这篇工作提出了完全基于目标端单语DocRepair模型,用来修正机器翻译结果,解决篇章级不一致性。

74920

【复杂网络】流行病传播模型 - SI、SIS、SIR(含实例)【python】

【复杂网络】流行病传播模型 - SI、SIS、SIR【python】 1....2.流行病传播模型 2.1 模型数据集 2.1.1数据集 数据集是由200个节点构成关联图,可以类比理解为200个人社区,每一个人都有自身关系连接(称之为邻居节点) 2.1.2数据导入及绘制...2.3 SIS模型 S 态节点接触I 态节点之后会以λ 概率转换成I 态,同时,I态节点也会以γ 概率恢复成S 态 2.3.1实现思路 在实现SI模型思路基础上,增加一个recov_rate...参数【recov_rate概率是感染者恢复正常】,实现I到S转换 更新新正常者和感染者【计算存活率】 2.3.2代码 根据2.2修改即可 2.3.3结果 2.4 SIR模型 S 态节点接触I 态节点之后会以...λ 概率转换成I 态,I 态节点会以γ 概率转换成R 态 2.4.1实现思路 在实现SI模型思路基础上,增加一个recov_rate参数【此处recov_rate概率是感染者转换为恢复态】,实现

1.8K30

Amazon IoT之路(修正

学习和理解Amazon IoT路径,可以带来诸多启发。如果团队在一个复杂项目上取得成功, 就需要了解实现步骤和可交付成果、必要资源和实际作用以及每一个固有的风险和依赖性。 ?...通过建立商业系统飞轮模型和商业模式, 来阐述这些经验。...关于洞见,回答这样问题可能很重要: 最终用户解决是什么问题或事情? 什么样洞见对客户来说是有价值? 什么样推荐或优化数据使用对客户来说是有价值? 需要收集什么数据?...关于性能问题可能包括以下几点: 估计一段时间(一小时、一天)传送数据量 数据未被收集后果是什么? 收集但未传送数据后果是什么?...然而, 如果专注于通过更新或创新产品和服务为客户提供更大价值, 改善公司运营或创建新或更有效率商业模式, 才更有可能获得成功。

52640

负样本修正:既然数据是模型上限,就不要破坏这个上限

这在搜索推荐系统中,我们称之为延迟反馈问题。 ? 时间延迟建模 ? 本文模型框架主要分为左右两个模块,左侧转化模型以及右侧时间延迟模型。...1.左侧转化模型: 转化模型目的是为了预估,注意此处 :表示最终是否会被转化; :表示Item特征; :用户历史点击信息; 可以用文中设计网络结构来构建自己转化模型. 2.时间延迟模型 关系梳理...我们已经知道了延迟问题,所以我们需要尽可能将时间信息加入,并重新构建以及。本文选择用一个模型用来预估是否转化,另一个模型来捕获点击到转化期望延迟时间解决方案。...我们认为流行度bias也是Exposure Bias一种。 曝光偏差会误导模型训练和评估。 曝光偏差下负样本修正 1....4.Others:例如考虑用户序列行为等,对应设计inverse propensity模型等。

1.2K10
领券