新冠肺炎非均匀感染力传播模型与干预分析

发布时间：2023-02-19 18:31

　　新冠肺炎疫情在中国得到有效控制,为干预分析提供了实证研究基础。基于SIR扩展的非均匀感染力模型,以2020年1月20日-3月23日数据构建全国、湖北、武汉3层次分形子模型,应用吉布斯抽样和机器学习高斯过程回归获得参数估计,模拟差异化场景进行干预敏感度分析,模型在参数设置和精度优化方面有所突破。研究发现降低接触是有效抑制疫情的核心杠杆,其敏感度是其他杠杆的3.5倍以上。强弱场景边际效应不对称,反映了中国方案对帕累托最优的趋近。模拟分析评估了干预成效,为我国和全球其他国家后续判断疫情风险、掌控干预节奏、制定防控策略提供有益参考。

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【文章目录】：
1 前期研究与启发
2 方法与数据
    2.1 模型逻辑架构
    2.2 迭代矩阵降阶与子过程分解
    2.3 数据来源与统计口径
3 参数估计
    3.1 病毒特性参数估计
    3.2 干预杠杆参数估计
    3.3 模型拟合
4 敏感度分析
5 结束语



本文编号：3746739