疫情預測是流行病防控體系中的重要一環(huán),準確建立流行病演化動力學模型具有十分重要的意義。針對現(xiàn)有流行病建模方法中鮮有考慮群體中的社會分工問題,擬將整個群體劃分為普通居民、社會服務人員和一線醫(yī)務工作人員等三個子群,基于異質均勻混合理論,利用子群鄰接矩陣表示個體間的接觸關系,建立了流行病傳播與演化的延時動力學模型。仿真結果表明,本文方法更符合實際情況,可為流行病動力學建模與仿真提供一種有效手段,對武漢疫情做了動力學建模與仿真分析。 

【文章來源】：系統(tǒng)仿真學報. 2020,32(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：14 頁

【部分圖文】：

本文方法普通居民子群收斂圖(武漢)Fig.17Convergencegraphofpopulation(Wuhan)

第32卷第5期Vol.32No.52020年5月李海濱:基于社會分工的流行病動力學建模與仿真研究May,2020http:∥www.china-simulation.com7553.2仿真計算由于本文模型不考慮外來輸入輸出的影響，所以適合于仿真武漢封城之后的疫情傳播動力學過程。以封城之日1月23日作為仿真計算的起點，此時官方發(fā)布的累積確診病例為5641人[18]。根據(jù)平均潛伏期7天左右的事實，將1月24日至1月29日6天內發(fā)病確診總人數(shù)4211人作為普通子群潛伏態(tài)初值，其他各態(tài)人數(shù)均假設為0。按照表7、表8參數(shù)利用流行病時延動力學方程式(8)進行建模與仿真。子群各態(tài)的收斂過程如圖17~19所示，穩(wěn)定解見表9。結合表7度分布及總人口數(shù)，將各態(tài)百分比轉化為實際人數(shù)列于表10。圖17本文方法普通居民子群收斂圖(武漢)Fig.17Convergencegraphofpopulation(Wuhan)圖18本文方法社會服務子群收斂圖(武漢)Fig.18Convergencegraphofservicesubgroup(Wuhan)圖19本文方法醫(yī)務子群收斂圖(武漢)Fig.19Convergencegraphofmedicalsubgroup(Wuhan)表9武漢疫情仿真結果的穩(wěn)態(tài)解(1)Tab.9Steady-statesolutionofepidemicsituationsimulationinWuhan(1)子群名稱狀態(tài)本文方法普通居民S0.9878R0.0112D0.0010社會管理與服務S0.8450R0.1427D0.0123醫(yī)務人員S0.0019R0.9194D0.0787表10武漢疫情累積確診和病死人數(shù)的仿真結果(1)Tab.10SimulationresultsofcumulativeconfirmedepidemicsituationanddeathtollinWuhan(1)子群名稱狀態(tài)本文方法普通居民累積確診11.892累積病死9750社會管理與服務累積確診26133累積病死2074醫(yī)務人員累積確診84142累積病死6637合計累積確

第32卷第5期系統(tǒng)仿真學報Vol.32No.52020年5月JournalofSystemSimulationMay,2020http:∥www.china-simulation.com750圖1弱防護本文方法居民子群收斂圖Fig.1Convergencegraphofpopulationsubgroupwithweakprotection(N)圖2弱防護本文方法服務子群收斂圖Fig.2Convergencegraphofservicesubgroupwithweakprotection(N)圖3弱防護本文方法醫(yī)務子群收斂圖Fig.3Convergencegraphofmedicalsubgroupwithweakprotection(N)圖4弱防護傳統(tǒng)方法居民子群收斂圖Fig.4Convergencegraphofpopulationsubgroupwithweakprotection(T)圖5弱防護傳統(tǒng)方法服務子群收斂圖Fig.5Convergencegraphofservicesubgroupwithweakprotection(T)圖6弱防護傳統(tǒng)方法醫(yī)務子群收斂圖Fig.6Convergencegraphofmedicalsubgroupwithweakprotection(T)

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本文編號：2971703