1.卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3.旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划 4.无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配 5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位 6.信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号 7.生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化 8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 全国大学生数学建模竞赛是一项旨在培养大学生创新能力和团队合作精神的赛事。2003年的题目聚焦于SARS（严重急性呼吸综合征）的传播建模，这是一个涉及传染病动力学的实际问题。以下是根据题目和部分内容提炼的相关知识点： 1. **传染病模型**： - 建立数学模型来理解和预测传染病的传播是公共卫生领域的重要工具。SARS模型需要考虑关键参数，如初始病例数(N0)，传染率(K)，和传染期限(L)。模型通常包括易感者(S)，感染者(I)，康复者(R)等状态，形成SIR模型。 - 附件1中的模型基于指数增长假设，并通过参数K和L来描述传染速率和传染期。在实际情况中，模型还需要考虑隔离措施、病人的活动模式以及人口流动性等因素。 2. **数据分析与预测**： - 数据收集对于评估模型的准确性至关重要。模型需要根据真实数据进行拟合，例如香港和广东的疫情数据，以便调整参数K和L，更准确地预测疫情走势。 - 隔离措施的效果可以通过改变K值体现，反映了社会应对措施对传染概率的影响。提前或延迟隔离可以模拟对疫情传播的影响。 3. **经济影响模型**： - 疫情不仅对健康产生影响，还对经济产生深远影响。参赛者需要收集相关经济数据，比如SARS对特定行业或市场的影响，构建数学模型来预测这些影响的持续时间和规模。 4. **科普文章写作**： - 撰写通俗易懂的文章，阐述传染病模型的重要性，有助于公众理解科学防控策略的价值，提高公众的卫生意识和危机应对能力。 5. **优化问题**： - 本题虽未直接提及，但实际建模过程中可能涉及优化问题，如隔离政策的最优时间点、资源配置的优化（医疗资源、人力等），这些都可以转化为数学优化问题求解。 6. **其他应用技术**： - 虽然不在本题范围内，但提到的技术如CNN、LSTM等深度学习模型在预测和识别任务中有广泛应用，如交通流预测、信号处理等，而图像处理技术在医疗影像分析等领域也有广泛使用。 通过这样的数学建模竞赛，学生能够运用数学工具解决实际问题，锻炼数据分析、模型构建和解决问题的能力，同时提高团队协作和科研素养。

seir的matlab代码 重新设定对群体免疫和持续 SARS-CoV-2 传播的期望 论文的支持代码 目录 关于守则 此存储库中的代码允许重复和独立分析 Felix Wong 和 James J. Collins 在论文“重置对群体免疫和持续 SARS-CoV-2 传播的期望”中描述的代码。 该代码需要 MATLAB 2019b 或更高版本才能运行。 运行代码 传输码网络模型 在主文件夹中，有 MATLAB 脚本，用于再现正文中详述的传输网络模型。 no_exogenous_infections.m 该文件是主要的模拟脚本。 它生成 BA 或 WS 随机图并运行正文中描述的 SEIR 模拟。 它没有考虑任何外源性感染。 （对于完整的图，使用ones()函数生成邻接矩阵。） exogenous_infection.m 该文件是对主要模拟脚本的改编，考虑到了任何外源性感染。 它假设图模型已经生成并且邻接矩阵存储在变量A 中。 在运行 no_exogenous_infections.m 之后运行它以确保正确存储图形模型。 考虑到随机接种的情况，取消注释相应的代码行。 SEIR.m 该文件模

建立一个SARS传播的实用的、可求解的改进SIR模型，并用差分方法进行求解。利用北京SARS病例数据对模型验证表明，拟合曲线与实际数据基本吻合，平均相对绝对值误差为0.0153。对隔离时机的提前或延后造成的后果进行数值分析，可得出最终确诊病例累计数与隔离时机的延长或提前呈指数增长或下降的结论。

SarsCov2-PPI网络 SARS-COV 2网络图的初步数据分析

关于SARS模型的建立与相关的预测分析

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以传统的微分方程为理论基础，从经典的传染病SIR模型入手，用2003年6月以前的有关SARS的统计数据作为参考，通过机理分析，建立了描述SARS疫情传播的微分方程模型；同时用曲线拟合的方式，给出了模型中参数的确定方法，以及模型的数值解法。

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