著者
湯浅 友幸 白山 晋
出版者
一般社団法人 人工知能学会
雑誌
人工知能学会全国大会論文集 第24回 (2010)
巻号頁・発行日
pp.1F2OS82, 2010 (Released:2018-07-30)

インフルエンザなどの感染症流行の予測においてネットワーク構造の影響が指摘されるが,多くのネットワークについて調べられているわけではない.本稿では,様々なネットワークを用いて感染症流行シミュレーションを行い,ネットワーク構造の統計的指標と流行形態との関係性を明らかにする.

言及状況

外部データベース (DOI)

Twitter (6 users, 6 posts, 2 favorites)

@koichi_kawakami @bhavanti @uni_uni222 @yumy414 まあ、こういうネットワークモデルの一種だとは思う。SIRは古すぎる。 https://t.co/AB6hjyZyMz
@foxq0113 今調べたら自分のイメージと近いのを見つけました。 自分は隠れマルコフかなーと思いましたが、自分はサクッと思いつきで電卓叩いただけなのですが、参考になるかもなので貼っておきます。 SARSの時のですね。 https://t.co/J6B0XIAxWd
@miakiza20100906 こんな感じのものですか https://t.co/7Be2vz5h8l https://t.co/gK9BLFOnaU
「12種類の複雑ネットワーク上においてSIRモデルのシミュレーションを行い、そのダイナミクスとネットワークのスケールフリー性、主なネットワークの統計的指標である平均頂点間距離、クラスター係数、次数相関との関連性を考察」 https://t.co/xmN8ERF5zS
感染症流行予測におけるネットワーク構造の影響分析 https://t.co/Ch5OwP2EsC
感染症の拡大はスケールフリーネットワークでのモデル化が試みられてきた https://t.co/SPdBZGdnxA

収集済み URL リスト