人群流行病学的空间分布模型仿真研究

摘要

在流行病人群分布模型的研究中,人群流行病学在空间上呈现非周期、几何指数、非线性的特征,分布过程复杂度较高,很难运用单一模型控制.传统的模型仅以小周期模型为基础,对大规模疾病分布建模的过程,以多模型组合逼近完成,缺少约束过程,造成复杂度很高,建模效果不好.为了避免上述缺陷,提出基于约束分类优化算法的人群流行病学空间分布模型.根据约束分类优化相关原理,对流行病的空间分布进行分层约束,得到较为合理的人群流行病种群的分布情况,对流行病种群中的所有个体进行编号处理,通过迭代计算得到最优分布区域的计算结果个体.通过临近地区流行病分布比例,得到人群流行病学的空间位置分布情况.实验结果表明,利用改进算法进行人群流行病学空间分布,能够极大的提高分布建模的准确性,降低建模复杂度.