Emrich, Š. (2007). Comparison of mathematical models and development of a hybrid approach for the simulation and forecast of influenza epidemics within heterogeneous populations [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-16026
In the course of this thesis a hybrid mathematical model for the simulation and prediction of influenza epidemics is going to be established.<br />The classic methods applied for modelling such epidemics used to be ODE-Systems but unfortunately this systems are limited in some respect.<br />They become particularly complicated and complex beyond limit when observing heterogeneous populations and spatial components. Thus the potential of alternative approaches -- namely cellular automata and agent based systems -- is analysed in the beginning of this work.<br />Analysis of these methods was split into two major parts. The first one being the theoretical one in which the methods were compared in order to locate their respective strengths and weaknesses. The second part being the practical analysis including behaviour of the implementations, for this a simple SIR epidemic was modelled with each approach.<br />Backed by the findings of the analysis of the methods, the final hybrid model was set up. Since accurate parametrisation of models requires reliable and authentic data for validation purposes, and due to the fact that a further development of the model strongly depends on the quality of this data, this issue is also covered in this thesis. Finally the experiments with the newly created model are analysed.<br />The outcome of the experiments backs the basic motivation to use a hybrid approach and encourages further investigation of it. Thus an outline for future possibilities of and necessities for such modelling approaches is sketched.<br />
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Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird ein mathematisches Modell zur Simulation und Vorhersage von Influenza Epidemien entwickelt werden.<br />Die klassischen Methoden für die Modellierung und Lösung solcher Aufgabenstellungen sind Differentialgleichungssysteme. Diese erweisen sich in mancher Hinsicht jedoch leider als eingeschränkt. Vor allem bei der Betrachtung von heterogenen Populationen und räumlichen Komponenten werden diese Systeme extrem kompliziert und über die Maße komplex. Am Anfang dieser Arbeit werden deshalb die Potentiale von alternativen Ansätzen -- im Speziellen zellulären Automaten und agentenbasierten Systemen -- untersucht.<br />Die Analyse dieser Methoden gliedert sich in zwei Teile. Einerseits in den theoretischen Teil, in welchem die Methoden verglichen und ihre Stärken bzw. Schwächen ermittelt werden. Andererseits in den praktischen Teil, einschließlich der Untersuchungen des Verhaltens der Implementierungen beider Methoden. Zu diesem Zweck wurde eine einfache SIR-Epidemie sowohl mit der einen als auch der anderen Methode modelliert.<br />Bestärkt von den Ergebnissen der Evaluierung der Ansätze, wurde das hybride Modell aufgesetzt. Da die genaue Parametrisierung des Modells gute und reale Daten voraussetzt, und aufgrund der Tatsache, dass die weitere Entwicklung des Modells sehr von der Qualität dieser vorhandenen Daten abhängt, wird auch die Datenlage genauer betrachtet. Am Ende werden Experimente, durchgeführt am neu entwickelten Modell, analysiert.<br />Die Ergebnisse dieser Experimente unterstützen die ursprüngliche Motivation des hybriden Ansatzes und ermutigen zu weiteren Untersuchungen desselben. Schließlich wird ein Ausblick auf die mögliche Entwicklung von und notwendigen Bedingungen für so einen Modellansatz gegeben.