基于不确定理论的传染病传播动力学建模、分析及应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    12026225
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
  • 资助金额:
    20.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0602.信息技术与不确定性的数学理论与方法
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2020
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2021-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Various uncertainties are accompanied by the spread of epidemics. It is a basic and crucial project that epidemic modeling and control under uncertain environment. The aim of this project is to establish a theoretical approach in order to study and analyze the epidemic by using the uncertainty theory, which involves theoretical analysis and practical application. Theoretical research is trying to form an uncertain epidemic theory, which includes the following three parts. A series of uncertain epidemic models are formulated based on uncertain processes. Then some properties of the model are analyzed and the solution algorithm was designed. In the application research, the uncertain epidemic model and its algorithm are applied to the real epidemic prevention and control, further the epidemic warning, prediction and risk analysis are given based on expert experience data. This project devotes to provide some theoretical supports for the decision-making of epidemic prevention and control in some degree.
传染病传播过程中伴随着各种各样的不确定性。因此不确定环境下的传染病建模控制研究是一项基本而重要的课题。本项目旨在借助不确定理论这一数学工具建立一套传染病研究分析的理论方法,研究内容涉及理论分析和实际应用两个方面。理论研究旨在形成不确定传染病理论,具体包括构建一系列基于不确定过程的不确定传染病模型、研究模型的性质及求解算法。应用研究考虑将不确定传染病模型应用于实际疫情控制中, 根据专家经验数据给出疫情预警、预测、风险分析, 为疾病预防控制、决策提供理论依据。

结项摘要

传染病传播过程会受到不确定性因素的影响,因此本项目主要探讨了如何运用不确定理论这一数学工具对传染病传播过程中的不确定性进行建模控制,这是一项基本而重要的课题。研究内容从理论分析和实际应用两个方面展开。理论研究主要包括构建不确定传染病模型、研究模型的性质及求解算法,进而形成了不确定传染病理论体系。应用研究旨在将不确定传染病模型应用于实际疫情控制中。结合疫情数据,给出疫情预警、预测以及风险分析。本项目应用不确定理论为疾病预防控制提供一定的理论支撑。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Uncertain hypothesis test with application to uncertain regression analysis
不确定假设检验及其应用于不确定回归分析
  • DOI:
    10.1007/s10700-021-09365-w
  • 发表时间:
    2021-07-09
  • 期刊:
    FUZZY OPTIMIZATION AND DECISION MAKING
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Ye, Tingqing;Liu, Baoding
  • 通讯作者:
    Liu, Baoding
Residual analysis and parameter estimation of uncertain differential equations
不确定微分方程的残差分析和参数估计
  • DOI:
    10.1007/s10700-021-09379-4
  • 发表时间:
    2022-01-30
  • 期刊:
    FUZZY OPTIMIZATION AND DECISION MAKING
  • 影响因子:
    4.7
  • 作者:
    Liu, Yang;Liu, Baoding
  • 通讯作者:
    Liu, Baoding

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其他文献

Fuzzy programming with fuzzy decisions and fuzzy simulation-based genetic algorithm,(SCI,EI)
基于模糊决策和模糊模拟的模糊规划遗传算法,(SCI,EI)
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Fuzzy Sets and System
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘宝碇;Iwamura K.
  • 通讯作者:
    Iwamura K.
On minimum-risk problems in fuzzy random decision systems
模糊随机决策系统中的最小风险问题
  • DOI:
    10.1016/s0305-0548(03)00235-1
  • 发表时间:
    2005-02
  • 期刊:
    Computers & Operations Research
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    刘彦奎;刘宝碇
  • 通讯作者:
    刘宝碇
Fuzzy criterion models for inventory systems with partial backorders,(SCI)
部分缺货库存系统的模糊准则模型(SCI)
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Annals of Operations Research
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    刘宝碇
  • 通讯作者:
    刘宝碇
Random fuzzy programming with chance measures defined by fuzzy integrals
具有由模糊积分定义的机会度量的随机模糊规划
  • DOI:
    10.1016/s0895-7177(02)00180-2
  • 发表时间:
    2002-09
  • 期刊:
    Liu Y.-K. and Liu B., Random fuzzy programming with chance measures defined by fuzzy integrals, Mathematical and Computer Modelling
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    刘彦奎;刘宝碇
  • 通讯作者:
    刘宝碇
Parallel machine scheduling models with fuzzy processing times
具有模糊处理时间的并行机调度模型
  • DOI:
    10.1016/j.ins.2003.05.012
  • 发表时间:
    2004-10
  • 期刊:
    Information Sciences
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    彭锦;刘宝碇
  • 通讯作者:
    刘宝碇

其他文献

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刘宝碇的其他基金

不确定更新过程及其在生产计划中的应用
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  • 项目类别:
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    2015
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    66.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
不确定多层规划及其应用
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    61273044
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    2001
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    17.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
不确定规划:模型、进化算法及应用
  • 批准号:
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    1998
  • 资助金额:
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  • 项目类别:
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相似国自然基金

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  • 批准号:
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  • 项目类别:
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相似海外基金

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  • 项目类别:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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