Modelling and Optimal Control of Influenza Dynamics with Structured Populations Based on Education and Isolation
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a new mathematical model for the transmission of avian influenza virus dynamics with education-structured susceptible and isolation-structured infectious human populations in the presence of vaccination. Several dynamical systems methodologies are employed to analyse the avian influenza in human-bird interacting populations. The fundamental properties exhibited by the model are assessed through the theory of positivity and boundedness of solutions. The effective reproduction number, Re, that measures the spread potential of the influenza infection is calculated using the next generation matrix approach. Metzler matrix approach and Lyapunov function are employed to investigate the global asymptotic dynamics of the model about its influenza-free and endemic states, respectively. Furthermore, the model is extended to accommodate four time-dependent control interventions, such as public awareness campaign, vaccination, treatment with anti-viral drugs, and birds culling strategy. By applying Pontryagin’s maximum principle, the optimal control quadruple are characterized. Specifically, combinations of any three of the control interventions are explored in forestalling the transmission of avian influenza in the population. The findings of the study do not only reveal various parameters of the model to be targeted for prevention and control of the disease, but also show the importance of consolidating control efforts in the fight against the avian influenza disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».