预测传染病的贝叶斯时空模型代码

以下是一个基于贝叶斯时空模型的传染病预测的R语言代码示例，其中使用了stan软件包：

library(rstan)

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 构建模型
stan_code <- "
data {
  int<lower=1> N; // 样本数量
  int<lower=1> T; // 时间点数量
  int<lower=1> S; // 空间区域数量
  int<lower=1> pred_T; // 预测时间点数量
  int<lower=1> pred_S; // 预测空间区域数量
  int<lower=1,upper=T> time[N]; // 时间点
  int<lower=1,upper=S> region[N]; // 空间区域
  int<lower=0> cases[N]; // 发病人数
  int<lower=1> tau_obs; // 观测误差方差
  matrix[N, 2] coords; // 坐标
  matrix[pred_S, 2] pred_coords; // 预测区域坐标
  matrix[pred_T, pred_S] pred_offset; // 预测区域人口数
}
transformed data {
  matrix[N, N] dists;
  matrix[pred_S, S] pred_dists;
  for (i in 1:N) {
    for (j in 1:N) {
      dists[i,j] = sqrt(pow(coords[i,1]-coords[j,1],2) + pow(coords[i,2]-coords[j,2],2));
    }
  }
  for (i in 1:pred_S) {
    for (j in 1:S) {
      pred_dists[i,j] = sqrt(pow(pred_coords[i,1]-coords[j,1],2) + pow(pred_coords[i,2]-coords[j,2],2));
    }
  }
}
parameters {
  vector[S] alpha; // 固定效应
  real<lower=0> tau_alpha; // 固定效应方差
  vector[T] beta; // 时间效应
  real<lower=0> tau_beta; // 时间效应方差
  real<lower=0> tau_space; // 空间效应方差
  real<lower=0> tau_obs_sq; // 观测误差方差
  matrix[S, pred_S] gamma; // 空间效应预测
}
transformed parameters {
  matrix[N, S] dist_matrix;
  matrix[pred_T, pred_S] pred_linpred;
  for (i in 1:N) {
    for (j in 1:S) {
      dist_matrix[i,j] = exp(-pow(dists[i,j],2)/(2*tau_space));
    }
  }
  for (i in 1:pred_T) {
    for (j in 1:pred_S) {
      pred_linpred[i,j] = alpha[j] + beta[i] + gamma[j] * dist_matrix[,j] * (1/tau_alpha);
    }
  }
}
model {
  // 先验分布
  alpha ~ normal(0, 1);
  tau_alpha ~ gamma(0.1, 0.1);
  beta ~ normal(0, 1);
  tau_beta ~ gamma(0.1, 0.1);
  tau_space ~ gamma(0.1, 0.1);
  tau_obs_sq ~ gamma(0.1, 0.1);
  to_vector(gamma) ~ normal(0, 1);

  // 观测误差
  cases ~ poisson_log(pred_linpred[time, region] + log(pred_offset));

  // 预测
  for (i in 1:pred_S) {
    gamma[,i] ~ normal(0, 1);
  }
}
"
stan_model <- stan(model_code = stan_code)

# 预测未来三个月的发病情况
pred_data <- list(N = nrow(data),
                  T = length(unique(data$time)),
                  S = length(unique(data$region)),
                  pred_T = 3,
                  pred_S = nrow(pred_coords),
                  time = data$time,
                  region = data$region,
                  cases = data$cases,
                  tau_obs = 0.1,
                  coords = data[, c("longitude", "latitude")],
                  pred_coords = pred_coords[, c("longitude", "latitude")],
                  pred_offset = pred_offset)

pred <- stan_model$predict(data=pred_data)
pred_mean <- pred$pred_mean

这只是一个简单的示例代码，您可能需要根据您的具体数据和问题进行适当的调整和修改。