自新型冠狀病毒肺炎疫情發(fā)生以來(lái),一些學(xué)者利用疫情公開(kāi)數(shù)據(jù)建立預(yù)測(cè)模型。所用預(yù)測(cè)方式包括曲線擬合、傳染病動(dòng)力學(xué)模型及人工智能算法三大類。傳統(tǒng)的曲線擬合預(yù)測(cè)方式無(wú)法考慮傳染病特征,預(yù)測(cè)結(jié)果并不可靠。傳染病動(dòng)力學(xué)模型是本次疫情預(yù)測(cè)應(yīng)用最多的一類,能夠考慮傳染病的傳播速度、傳播模式及各種防控措施等因素,但由于考慮的參數(shù)不可能全面,且參數(shù)可能在疫情不同階段發(fā)生動(dòng)態(tài)變化,因此預(yù)測(cè)效果往往不佳,但對(duì)早期預(yù)警、防控決策支持及防控效果評(píng)價(jià)具有重要應(yīng)用價(jià)值。人工智能方法可以綜合考慮不同防控措施以及多種因素的影響,如果考慮得當(dāng),預(yù)測(cè)效果將會(huì)有所提高。在綜合利用動(dòng)力學(xué)模型優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上,盡可能多地考慮不同影響因素,利用人工智能構(gòu)建仿真模型,將是一個(gè)新的發(fā)展趨勢(shì)。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2020,37(03)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

新型冠狀病毒肺炎疫情曲線擬合

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]傳染病動(dòng)力學(xué)模型的理論基礎(chǔ)及在疫情防控中的應(yīng)用價(jià)值[J]. 魏永越,趙楊,陳峰,沈洪兵.  中華預(yù)防醫(yī)學(xué)雜志. 2020(06)
[2]基于改進(jìn)的SEIR+CAQ傳染病動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行新型冠狀病毒肺炎疫情趨勢(shì)分析[J]. 魏永越,盧珍珍,杜志成,張志杰,趙楊,沈思鵬,王波,郝元濤,陳峰.  Chinese Journal of Epidemiology. 2020(04)
[3]新型冠狀病毒肺炎疫情預(yù)測(cè)建模、數(shù)據(jù)融合與防控策略分析[J]. 唐三一,肖燕妮,彭志行,沈洪兵.  Chinese Journal of Epidemiology. 2020(04)
[4]基于SIR模型分析不同強(qiáng)度防控手段在當(dāng)前武漢市新型冠狀病毒（2019-nCoV）感染的肺炎疫情中的作用[J]. 武文韜,李達(dá)寧,李莉,馮敖梓,徐安定,呂軍.  醫(yī)學(xué)新知. 2020(01)
[5]新型冠狀病毒肺炎流行病學(xué)特征分析[J]. EpidemiologyWorkingGroupforNCIPEpidemicResponse,ChineseCenterforDiseaseControlandPrevention.  Chinese Journal of Epidemiology. 2020(02)
[6]新型冠狀病毒肺炎基本再生數(shù)的初步預(yù)測(cè)[J]. 周濤,劉權(quán)輝,楊紫陌,廖敬儀,楊可心,白薇,呂欣,張偉.  中國(guó)循證醫(yī)學(xué)雜志. 2020(03)
[7]傳染病動(dòng)力學(xué)建模研究進(jìn)展[J]. 徐致靖,祖正虎,許晴,鄭濤.  軍事醫(yī)學(xué). 2011(11)
[8]傳染病發(fā)病數(shù)資料的EM估計(jì)[J]. 葉小華,周舒冬,李麗霞,李燕芬.  數(shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志. 2008(05)
[9]傳染病預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型研究[J]. 王丙剛,曲波,郭海強(qiáng),張蕾,金鑫,李剛,孫高.  中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2007(05)
[10]傳染病鏈二項(xiàng)分布資料的Poisson回歸模型[J]. 葉小華,荀鵬程,于浩,陳峰.  中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2005(06)

碩士論文
[1]幾類新型傳染病模型動(dòng)力學(xué)分析及其研究[D]. 彭曉艷.蘭州交通大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3056854