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陆雪飞;伊曼纽尔·博尔戈诺沃

流行病学建模中的全局敏感性分析。 （英语） Zbl 1524.92101号

欧洲药典。研究。 304，编号1，9-24（2023）.
概要：世界各地的运营研究人员广泛依赖定量模拟来模拟新冠肺炎疫情的其他方面。适当的不确定性量化和敏感性分析对于丰富建模过程和向决策者传达正确的知情见解至关重要。我们开发了一种方法，通过概率敏感性技术和机器学习工具的创新组合，获得对关键不确定性驱动因素、趋势分析和交互量化的见解。我们通过将其应用于最近在新冠肺炎大流行背景下使用的易感感染-再感染（SIR）模型家族的代表来说明该方法。我们关注意大利和美国早期疫情进展的数据。我们对相关和不相关输入进行分析。结果表明，隔离率和干预时间是关键的不确定性驱动因素，对总感染人数有相反的影响，并且参与了最相关的交互作用。

引用于三文件

MSC公司：

92天30分 流行病学
90 C90 数学规划的应用

关键词：

分析;新冠肺炎疫情;整体敏感性分析;流行病中的OR;SIR模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Lu}和\textit{E.Borgonovo}，欧洲期刊Oper。第304号决议，第1、9--24号（2023年；Zbl 1524.92101）
全文： 内政部

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