PyRoss:Python中流行病模型的推断,预测和优化控制 | | | | | | | 关于 是一个数字图书馆,为结构化流行病学隔间模型的推断,预测和非药物干预提供了一个集成平台。 用户可以通过Python字典定义任意复杂度的隔离专区模型。 该库预先定义了最常见的流行病学模型和几种不常见的流行病学模型。 模型可以包括阶段允许非指数分布房室停留时间。 当前,包括具有多种疾病状态(暴露,无症状,症状等)的模型,并且可以按年龄和客观医学状态(住院,重症监护病房等)进一步划分模型。 隔离框架支持疾病监控和隔离以及各种其他流行病学相关过程的模型。 生成过程可以随机(如马尔科夫总体过程)或确定性(