| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-10页 |
| 1.1 研究背景及发展状况 | 第8-9页 |
| 1.2 本文所研究的主要内容及结构 | 第9-10页 |
| 第二章 顺序数据同化方法简介 | 第10-18页 |
| 2.1 Kalman滤波算法简介 | 第10-11页 |
| 2.2 集合Kalman滤波算法简介 | 第11-13页 |
| 2.3 基于Markov chain Monte Carlo方法的粒子滤波算法简介 | 第13-18页 |
| 2.3.1 基本的粒子滤波算法 | 第14-16页 |
| 2.3.2 Markov chain Monte Carlo移动策略 | 第16-18页 |
| 第三章 Kalman滤波算法在乙肝病毒传染病模型模拟预测中的应用 | 第18-27页 |
| 3.1 引言 | 第18页 |
| 3.2 建立模型 | 第18-19页 |
| 3.3 平衡点分析 | 第19-21页 |
| 3.4 简化模型与参数估计 | 第21-23页 |
| 3.5 数据同化预测 | 第23-26页 |
| 3.6 小结与讨论 | 第26-27页 |
| 第四章 基于Markov chain Monte Carlo方法的粒子滤波算法在Ebola传染病模型模拟预测中的应用 | 第27-34页 |
| 4.1 引言 | 第27页 |
| 4.2 模型的建立 | 第27-28页 |
| 4.3 Ebola传染病Richards模型中参数及状态的估计 | 第28-33页 |
| 4.4 小结与讨论 | 第33-34页 |
| 第五章 总结 | 第34-35页 |
| 参考文献 | 第35-39页 |
| 在学期间科研成果 | 第39-40页 |
| 致谢 | 第40页 |
