基于非线性时变SEIR模型的新型冠状病毒肺炎传播机制

发布时间：2021-10-24 14:50

　　当前新冠肺炎仍在肆无忌惮地侵犯着人类,分析与调控其传播机制显得刻不容缓。为了使传统SEIR模型能更有效地处理实际问题,我们对其进行了改进,改进后的模型考虑了疫情区人员流动和感染者死亡等重要影响因素。人员流动情况用混合型高斯模型进行数学建模,可调参数以最大期望算法进行优化。另外,潜伏不变时滞被推广到时变时滞。本文所提模型是非线性的,且能够处理潜伏时滞是时变的情况,并以湖北省为例,给出了仿真例子,说明了所选方法的有效性。 

【文章来源】：台州学院学报. 2020,42(06)

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

函数拟合图

r1=20,r2=30时各类人群人数预测图

加入时变时滞后各类人群人数预测图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SEIR模型的新型冠状病毒肺炎传染规模预测[J]. 许家雪,杨萌宇.  科技与创新. 2020(13)
[2]新型冠状病毒肺炎（COVID-19）传染病预测模型分析[J]. 刘雅姝,吴琪俊,陆一涵,赵玉虹.  公共卫生与预防医学. 2020(03)
[3]基于SEIR模型对武汉市新型冠状病毒肺炎疫情发展趋势预测[J]. 蔡洁,贾浩源,王珂.  山东医药. 2020(06)
[4]某高校甲型H1N1流感传播元胞自动机模拟研究[J]. 关鹏,毕雪,费良儒,黄德生,刘磊.  中国感染控制杂志. 2016(02)
[5]基于异质元胞自动机的SARS传播[J]. 高宝俊,张廷,宣慧玉,杨洁.  系统工程理论方法应用. 2006(03)



本文编号：3455473