基于SIJRD-系统模型的COVID-19流行研究

发布时间：2021-08-28 00:12

　　基于二叉树原理,通过不断细化SIR模型建立了SIJRD-系统模型,模拟了COVID-19的流行过程.模型考虑了隐性病例对整个疫情过程的影响,模拟仿真结果表明系统模型与实际数据具有较好的拟合度. 

【文章来源】：云南师范大学学报(自然科学版). 2020,40(06)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

SIJRD -系统模型流程图和微分方程

根据表2的分类,对三类地区进行参数和初值确定.图2-4分别是A、B、C三类地区的确诊、确诊隔离、死亡和治愈人数自2020年1月27日至3月20日的数据拟合结果,其中“*”号表示实际数据,实线为拟合曲线.图3 B类地区模型拟合图

图3 B类地区模型拟合图结合图2-4及其对应的可决系数可以看出,SIJRD -系统模型能够较好地拟合每日确诊人数,但对死亡人数、确诊隔离人数、治愈人数的拟合度相对较差,这可能是因为防疫措施的加强[10]会导致疫情发展出现分隔期,分隔期前后的疫情发展不同,使得部分参数发生改变.

【参考文献】：
期刊论文
[1]新型冠状病毒肺炎的早期传染病流行病学参数估计研究[J]. 宋倩倩,赵涵,方立群,刘玮,郑创,张勇.  中华流行病学杂志. 2020(04)
[2]SARS爆发预测和预警的数学模型研究[J]. 刘畅,丁光宏,龚剑秋,王凌程,珂张迪.  科学通报. 2004(21)

硕士论文
[1]基于SIR模型的SARS传染病研究[D]. 徐宝春.山东大学 2019



本文编号：3367386