基于改进SEIR模型的COVID-19疫情状况评估及发展趋势预测

发布时间：2023-11-12 19:33

　　利用改进的SEIR模型,根据2020年1月26日到2月8日期间湖北、广东、江西地区及全国的COVID-19疫情数据计算退出率、发病率等参数,并用数据拟合的方法求出日均有效接触人数的数值,评估不同地区的疫情状况,并对疫情发展趋势进行预测,最后,通过对基本再生数R0的阶段性变化进行分析,讨论了SEIR模型在疫情发展预测时存在的缺陷。

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
1 对各地区疫情状况评估
    1.1 解决思路
    1.2 前提假设
    1.3 模型的建立
        1.3.1 初步模型的建立
        1.3.2 模型的改进
    1.4 求解与分析
        1.4.1 参数的确定
        1.4.2 各地日均有效接触人数的求解
2 对疫情发展趋势的预测
3 对基本再生数的计算
    3.1 解决思路
    3.2 对R0的阶段性变化及预测分析
    3.3 对使用SEIR模型预测疫情发展的缺陷总结
4 讨论



本文编号：3863804