TY -的A2徐Dongrong盟——张,彭盟——陈,本盟- Ma,梁AU -李,甄盟歌,志超盟——段,魏盟——秋于宁波PY - 2015 DA - 2015/09/20 TI -一个人工社会的大规模机器学习:埃博拉病毒疫情的预测SP - 531650在北京六世- 2015 AB -埃博拉病毒病(EVD)区分其特性高传染性和死亡率。因此,政府的当务之急是对埃博拉制定应急预案。然而,很难预测在实践中可能的疫情。幸运的是,近年来,基于人工社会计算实验,提供了一种新方法研究EVD的传播和分析相应的干预措施。因此,人工社会的合理性是实验结果的准确性和可靠性的关键。个人的行为和旅游模式直接影响到个体之间的传播。首先,北京人工重建基于geodemographics和涉及机器学习来优化个人的行为。与此同时,埃博拉课程构建模型和传播模型,根据参数在西非。随后,传播机制分析了EVD,流行情况是预测,并提出了相应的干预措施。最后,通过模拟中国政府的应急反应,最后的结论是,埃博拉病毒是不可能爆发大规模的城市北京。 SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2015/531650 DO - 10.1155/2015/531650 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -