發(fā)布時間：2021-08-23 18:28

　　研究新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）傳播方式規(guī)律及趨勢有助于有效遏制其蔓延.介紹了一些常用的傳染病預(yù)測模型,提出了Logistic_SEIR模型,既克服了Logistic模型不能預(yù)測現(xiàn)有確診人數(shù)的缺點又克服了SEIR模型調(diào)參太多的缺點,并通過實驗證明了所提出模型的實現(xiàn)和預(yù)測的優(yōu)越性.同時進一步研究了Logistic_SEIR模型需要調(diào)試的參數(shù)取不同的初始值對預(yù)測結(jié)果的影響,并通過加權(quán)誤差來量化分析預(yù)測效果.最后指出未來進一步的研究方向. 

【文章來源】：廈門大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,59(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

SEIR模型示意圖

從預(yù)測曲線和加權(quán)誤差兩個角度分析不同初始健康人數(shù)S0對預(yù)測結(jié)果的影響．預(yù)測曲線如圖3所示，加權(quán)誤差如表2所示．從圖3可以直觀地看出，時間越長各種初始值的曲線預(yù)測結(jié)果越相近，最后都重疊在一起．因此如果預(yù)測COVID-19發(fā)生2個月以后的現(xiàn)有確診人數(shù)，則S0的初始值對預(yù)測效果影響不大，故Logistic＿SEIR模型需要調(diào)試的S0參數(shù)可以比較容易地調(diào)試，這從另一方面證明了本文提出模型的優(yōu)越性．

從預(yù)測曲線和加權(quán)誤差兩個角度，研究由潛伏者轉(zhuǎn)化為感染者的轉(zhuǎn)化率α取不同初始值對曲線預(yù)測效果的影響．預(yù)測曲線如圖4所示，加權(quán)誤差如表3所示．為了更準(zhǔn)確地衡量哪個值最好，本文根據(jù)表3的加權(quán)誤差來定量分析，可以看出潛伏者轉(zhuǎn)陽變?yōu)楦腥菊咿D(zhuǎn)化率α=1/4時加權(quán)誤差最小，為1 816.42，預(yù)測效果最好．

【參考文獻】：
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本文編號：3358375