动态传播率模型及其在疫情分析中的应用

发布时间：2021-03-09 08:22

　　应用数据驱动的动态传播率来代替基本传染数R₀,在全国和省市两个层面上研究COVID-19疫情发展的特点和趋势。首先,基于动态增长率建立传染病常微分方程,推导得出动态传播率模型。其次,选择幂函数作为动态传播率的拟合函数,以3天作为最优滑窗期,对各地拐点进行了估计。最后,通过动态模型对各地不同程度尾声开始的起点进行了预测,并在13个省市间进行9个疫情相关指标的对比分析。结果显示,各地动态传播率在经过短暂的波动后均稳步下降,疫情得到有效控制;估计的拐点主要集中在2月中旬,而预测的尾声都将在3月底之前到来;同时,各地疫情发展特点和趋势、防控措施力度和效果存在一定差异。 

【文章来源】：运筹学学报. 2020,24(03)北大核心

【文章页数】：16 页

【部分图文】：

图１余親騰臟；＾不時清窗＿的＿传播寧＿＿围??可跋着到，不饲滑窗期的动态传播率在经过一段时间的波动后，均开始稳步下降；这??

参数＊的大小则可以反映出、疫情发展受??到人为干犹的程度，该参数较小；表明该省防控政策力度较大、效果较好，群众防范意识??较高，医疗资源较丰ｔ＆．摞点估计的时间先后，一方面与疫情开始发展的时间有关，此夕卜??连受迁入人数毚．、政府會揑力度等因素的影响。其中湖北、河＊、北袁、广东的动态传??播率＃?＝?３）拟合与拐点估计如图７所示？??对数现存病例数??１２??２??０??１月１６日１月２３日１月３０日?２月６日?２月１３日２月２０日２月２７日???全国?全国（除湖北）??图５全国及全国（；除湖北）的对数现存病例数变化曲线??全Ｎ?全Ｗ?（除湖北〉??〇°?＼?７￣??＾Ａ＾??＼?ｗ?＝?２．２３８９??＼ｏ?ｗ＝?１．９２４６??ｖ?＝?０．７６７４??＼?ｖ?＝?０．７８５４??°＜ｐ?Ｖ〇??；ｐ?＿??＼??＼??齒?ＣＮ??Ｔ－??￥ｋ??右?〇??－????拐点乏月ｉ９??拐点２月??ｍＣＮ．１?２??ｆ?）＃棄馨??

１月２９?２月０８?２月１８?２月２８??拟介的加权残义ｎ＇：方（ｋ＝３＞??１月２９?２月０８?２月１８?２月２８??拟介的加权残差平方（ｋ＝ｌ）??拟合的ＷＭＡＥ??拟合的ＷＭＳＥ??－－？一（次多项式??滑窗期??…？…指数通数??－補函数??１．８０Ｅ－０３??１．５０Ｅ－０３??１．２０Ｅ－０３??９．００Ｅ－０４??６．００Ｅ－０４??３．００Ｅ－０４??０．００Ｅ＋００??滑窗期??三次多项式…？？…指数函数??－幂函数??图３全国（除湖北）动态传播率拟合的ＷＭＡＥ和ＷＭＳＥ对比??所以综合考虑后，我们最终选择两参数幂函数作为后续的动态传播率拟合函数。相??比常用于刻画传染病发展早期的基本传染数只。，基于幂函数拟合的动态传播率模型更适??１月２９?２月０８?２月１８?２月２８?１月２９?２月０８?２月１８?２月２８??图２不同滑窗期下全国（除湖北）动态传播率的三种拟合曲线及加权残差对比??－－三次多顶式??…？指数函数??——幂函数??＞??－－??／?Ｙ?、??拟介１丨丨１线（ｋ＝１）?拟介｜丨丨｜线（ｋ＝３）??拟介的加权残差（ｋ＝１）?拟介的加权残差（ｋ＝３）??３２?胡云鹤，刘艳云，吴凌霄，王杰，孔京，张一，戴或虹，杨周旺?２４卷??§．０丨??０ＣＮＩＩ??＾００－０．??ｃｓｌｏｏｏ００００??ｉ－０?００００??

【参考文献】：
期刊论文
[1]一种数据驱动的动态新型流行病传播率的提出及其在2019-nCoV疫情中的应用（英文）[J]. 黄锷,乔方利.  Science Bulletin. 2020(06)
[2]感染人数期望值估计及新增确诊人数趋势预测的概率模型[J]. 丁志伟,刘艳云,孔京,张洪,张一,戴彧虹,杨周旺.  运筹学学报. 2020(01)



本文编号：3072571