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
发布时间：2021-08-07 17:42
新型冠状病毒肺炎自2019年12月初出现在武汉后,2020年1月中下旬开始暴发并迅速在全国肆虐,2020年2月中旬后又在几十个国家和地区蔓延,科学有效地掌握疫情发展对于疫情管控至关重要.感染人数是评估疫情形势的重要指标,可以辅助决策者及时制定疫情管控措施.现利用新增确诊人数和新增感染人数存在互相推算的关系,采用极大似然估计方法求解得到全国（除湖北省）每日新增感染人数期望值的估计值,并引入Bootstrap方法给出相应的置信区间,进一步推算现有感染（未确诊）人数并预测新增确诊人数变化趋势,为返城复工提供数据分析支撑.
【文章来源】：运筹学学报. 2020,24(01)北大核心
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
图１最近一次旅居湖北日期与确诊日期的时间间隔分布与对数正态拟合（实线）??２．１符号说明??考處到潜伏期的天数和当前数据集的日期，我们不妨把全擇（除湖北省）的感染起始曰＇??期定为１１〇并记为时刻１．为了便于文表，我们使用如下符＊??
感染人数期焦僮诰计及＊ｆ＿确ｉｉ人数詹錄预测的概傘獏＿??７??面，从１月２３择至２月８迅全国（除湖北省）的疫情管控措施不断严格，且相关的医疗检测及??诊治水乎不断提升．多种因素使得这段时解其他省份每甘新増感染人数逐步下降．??第三阶段（２月总日齡＞?每０新増感染人数先绖历一个相对〒？缓的过程，后在＿?１４??＿左右降至较低水乎，２月１０賊，右疫情＆相对缓和，有部分地？开启了复工复产行动，为??病毒的传播提供了契机，但由于璧体形势向好（感染存量较少〉，加上新感染者得到及时的??隔离诊治，所以每日新增感染人数之后又减小麗较低水乎．??⑶确诊人数较多的省份（广东／浙江）??广东和浙江是经济大省，同时也是确诊人数较多的两个非临近湖北的省份．??从面．３可知，整体上，广东省和浙江省的新增感染人数的变化趋势比较类似．广东省的??新增感染人数：在１月１０日５經不为〇，说咀在此之前就开始增來，特续到１月２２印此??后釘降趋势．浙江省的新增感染人数从１月１２日左治开始增长持续到１月２叫之??、启开始下降．??广东省?浙江省??图３广專／譬＇＿＿輯場馨觀人難猶计??儒得注Ｓ的是，广东省和浙江省的新増感染人数（估计懷＞在３月中旬都有＾个微弱的??峰，猜铡可能与复工潮有类．??（３）湖北省部分临近省份（安徽／轲南／湖南／四川）??四个邻近省份的新增感染和新增确珍人数的变化趋势对比见图４．、??图４鍾沘省＿分猶近眷．，懞貪／前川；増感食人纖Ｓｉ费??从上Ｓ可壤＿到，安徽、河南和湖南３省在“新增确诊人数”和“新增感染人数”两??个指标值上都太体相近，面四川省的这两个指标值相对较小．安徽省和河甫省的每曰新??
８?了寒伟ｓ?．対植録，？Ｌ?ＳＶ张魏，．张一，露慮魟ｓ杨周２＊１??増感染人数的峰值出现在１月２３印（武汉封城）＇之后，而湖南省的每Ｈ新増感染人数的峰值??出现在３Ｈ?２３曰之前，这与“湖南脊每日新增确诊人数（实际值）先于安徽和河南达到峰值产??的现象聰合??此外，安徽盛？可南省和湖南省的新增感染人数降至接近于０的时间在朗８日左右，均??早于四川省．??⑷直糖市（北京／上海／天津／童庆３??总体而＇亀四个婦市的感染及确诊人数的体遞小，但变化趋势的差异较为明显，??具体见图５．北京市和上海市的新増感染人数均在１月２３日左右达到峰值，且变化趋势相??近．??Ｍ市?上海市??图５直鑛市每：日着增感染人数估诗??量庆市出现了两个峰值，．对应日期分别为１月１６日和１月２３：日．从１月１０謂起；＆感染的??湖北人员在返乡的興时也传播了病毒，在１月１６日（腊月二十二）新±曾感染人数达到峰值．而??且由于重庆市临近湖北省，受到“武汉封城？”的影响较大５?Ａ“武汉封城”前部分湖北人员??＇可能会来到重庆，导致新增感染人数的増加．天Ｉ泰市的每日新増确诊人数相对较少，但浮??动较大，导致新増感染人数出现较多峰值．??通过上述不同层面的分析，我们发现模型与卖际情况大体吻合，篇新增确诊人数拟含??效果较紙说明模．型有一定的可信虔‘??３?基于参数Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法的每日新增感染人数的区间估计??在前文已经给出了不词时刻都分地区的每日新增感染人数期望值的点估计，本节将??基子新増确诊人数服从泊松分布这一假设，利用参数Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法给出估计值的９＆％置??信剛羯．??３．１?参数Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法??假设总体的分布
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于一类时滞动力学系统对新型冠状病毒肺炎疫情的建模和预测[J]. 严阅,陈瑜,刘可伋,罗心悦,许伯熹,江渝,程晋. 中国科学:数学. 2020(03)
[2]一种用于推算感染时间曲线的非参数极大似然估计方法[J]. 蔡全才,姜庆五,程翔,郭强,孙庆文,赵根明. 第二军医大学学报. 2004(12)
[3]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)
本文编号：3328241
【文章来源】：运筹学学报. 2020,24(01)北大核心
【文章页数】：12 页
【部分图文】：
图１最近一次旅居湖北日期与确诊日期的时间间隔分布与对数正态拟合（实线）??２．１符号说明??考處到潜伏期的天数和当前数据集的日期，我们不妨把全擇（除湖北省）的感染起始曰＇??期定为１１〇并记为时刻１．为了便于文表，我们使用如下符＊??
感染人数期焦僮诰计及＊ｆ＿确ｉｉ人数詹錄预测的概傘獏＿??７??面，从１月２３择至２月８迅全国（除湖北省）的疫情管控措施不断严格，且相关的医疗检测及??诊治水乎不断提升．多种因素使得这段时解其他省份每甘新増感染人数逐步下降．??第三阶段（２月总日齡＞?每０新増感染人数先绖历一个相对〒？缓的过程，后在＿?１４??＿左右降至较低水乎，２月１０賊，右疫情＆相对缓和，有部分地？开启了复工复产行动，为??病毒的传播提供了契机，但由于璧体形势向好（感染存量较少〉，加上新感染者得到及时的??隔离诊治，所以每日新增感染人数之后又减小麗较低水乎．??⑶确诊人数较多的省份（广东／浙江）??广东和浙江是经济大省，同时也是确诊人数较多的两个非临近湖北的省份．??从面．３可知，整体上，广东省和浙江省的新增感染人数的变化趋势比较类似．广东省的??新增感染人数：在１月１０日５經不为〇，说咀在此之前就开始增來，特续到１月２２印此??后釘降趋势．浙江省的新增感染人数从１月１２日左治开始增长持续到１月２叫之??、启开始下降．??广东省?浙江省??图３广專／譬＇＿＿輯場馨觀人難猶计??儒得注Ｓ的是，广东省和浙江省的新増感染人数（估计懷＞在３月中旬都有＾个微弱的??峰，猜铡可能与复工潮有类．??（３）湖北省部分临近省份（安徽／轲南／湖南／四川）??四个邻近省份的新增感染和新增确珍人数的变化趋势对比见图４．、??图４鍾沘省＿分猶近眷．，懞貪／前川；増感食人纖Ｓｉ费??从上Ｓ可壤＿到，安徽、河南和湖南３省在“新增确诊人数”和“新增感染人数”两??个指标值上都太体相近，面四川省的这两个指标值相对较小．安徽省和河甫省的每曰新??
８?了寒伟ｓ?．対植録，？Ｌ?ＳＶ张魏，．张一，露慮魟ｓ杨周２＊１??増感染人数的峰值出现在１月２３印（武汉封城）＇之后，而湖南省的每Ｈ新増感染人数的峰值??出现在３Ｈ?２３曰之前，这与“湖南脊每日新增确诊人数（实际值）先于安徽和河南达到峰值产??的现象聰合??此外，安徽盛？可南省和湖南省的新增感染人数降至接近于０的时间在朗８日左右，均??早于四川省．??⑷直糖市（北京／上海／天津／童庆３??总体而＇亀四个婦市的感染及确诊人数的体遞小，但变化趋势的差异较为明显，??具体见图５．北京市和上海市的新増感染人数均在１月２３日左右达到峰值，且变化趋势相??近．??Ｍ市?上海市??图５直鑛市每：日着增感染人数估诗??量庆市出现了两个峰值，．对应日期分别为１月１６日和１月２３：日．从１月１０謂起；＆感染的??湖北人员在返乡的興时也传播了病毒，在１月１６日（腊月二十二）新±曾感染人数达到峰值．而??且由于重庆市临近湖北省，受到“武汉封城？”的影响较大５?Ａ“武汉封城”前部分湖北人员??＇可能会来到重庆，导致新增感染人数的増加．天Ｉ泰市的每日新増确诊人数相对较少，但浮??动较大，导致新増感染人数出现较多峰值．??通过上述不同层面的分析，我们发现模型与卖际情况大体吻合，篇新增确诊人数拟含??效果较紙说明模．型有一定的可信虔‘??３?基于参数Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法的每日新增感染人数的区间估计??在前文已经给出了不词时刻都分地区的每日新增感染人数期望值的点估计，本节将??基子新増确诊人数服从泊松分布这一假设，利用参数Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法给出估计值的９＆％置??信剛羯．??３．１?参数Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法??假设总体的分布
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于一类时滞动力学系统对新型冠状病毒肺炎疫情的建模和预测[J]. 严阅,陈瑜,刘可伋,罗心悦,许伯熹,江渝,程晋. 中国科学:数学. 2020(03)
[2]一种用于推算感染时间曲线的非参数极大似然估计方法[J]. 蔡全才,姜庆五,程翔,郭强,孙庆文,赵根明. 第二军医大学学报. 2004(12)
[3]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)
本文编号：3328241
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