Resumen

El ébola es un virus infeccioso que causa la fiebre hemorrágica del ébola en primates y humanos, descubierto por primera vez en 1976. El brote de ébola en África Occidental en 2014 fue el más grande hasta la fecha. Muchos investigadores utilizan modelos matemáticos para analizar las características de las enfermedades infecciosas. Sin embargo, muchos parámetros en el modelo no pueden ser estimados completamente. Para facilitar la dificultad, propusimos un enfoque para estimar el parámetro basado en algoritmos genéticos (GA). GA utiliza el método de selección natural de los más aptos para encontrar la solución óptima del modelo. La suma de los cuadrados residuales mínimos se utiliza como función de aptitud para medir el rendimiento de GA en la estimación de parámetros. Además, utilizamos un modelo dinámico y los datos reales del ébola en Sierra Leona para verificar la validez de GA. Los resultados experimentales indican que GA tiene una fuerte competitividad en comparación con el método clásico,

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:ébola; Virus; Enfermedades infecciosas; Algoritmo genético; Estimación de parámetros; Modelos matemáticos
• Keywords:Ebola; Virus; Infectious diseases; Genetic algorithm; Parameter estimation; Mathematical models