甲型流感病毒HA蛋白质序列的预测

基于CGR-游走模型和分数阶差分,用ARFIMA模型预测甲型流感病毒HA蛋白质序列。对所选取1943～2013年同源性相对较高的71条蛋白质序列,用ARFIMA(p,d,q)模型对前20个位置去拟合并且预测,除极个别外由预报区域图显示原始数据都在预报区域内,表明模型建立的比较合理,预报效果很好。这对流感病毒的研究和预测有着重要的意义。

流感大爆发的多重早期预警信号

基于CGR-混沌游走模型,本文对选取自1913-2012年的流感病毒HA蛋白质序列用时间序列方法来研究,从而得出流感大爆发的早期预警信号的多重指标值.基于详细HP模型先对蛋白质序列建立CGR-混沌游走模型,再求方差、延迟2自相关系数,发现大流行年(-+1至2年)的混沌游走序列的方差和自相关系数都明显高于相邻年,而在非大流行年它们通常较小.