SIR模型及其在新型冠狀病毒肺炎疫情中的應(yīng)用
發(fā)布時間:2023-03-04 10:38
COVID-19是和SARS類似的急性呼吸道傳染性疾病,和SARS不同的是,它傳播方式更為廣泛。SARS-CoV-2病毒已經(jīng)在出現(xiàn)在全世界200多個國家和地區(qū),尤其是美國、意大利、西班牙等歐美地區(qū)疫情極其嚴重。目前中國地區(qū)疫情基本得到控制,對SARS-CoV-2病毒的傳播規(guī)律進行研究,可以為其他國家的疫情防控提供參考。SIR模型是研究傳染病最為基礎(chǔ)和重要的模型,我們首先利用廣東地區(qū)的數(shù)據(jù)作確定SIR模型的擬合,目的是確定COVID-19疫情中移出強度β的估計值,然后利用此估計值,對武漢地區(qū)做確定SIR模型和隨機SIR模型的擬合,找到武漢地區(qū)合理的β、γ估計值,還原武漢地區(qū)疫情傳播情況,探討基礎(chǔ)再生數(shù)的變化情況,探討隔離、注射疫苗等措施對COVID-2019疫情的影響等問題。
【文章頁數(shù)】:61 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 介紹
1.1 研究背景
1.2 文獻綜述
1.3 COVID-19文獻綜述
1.4 研究內(nèi)容
第二章 SIR模型
2.1 傳染病倉室模型
2.1.1 無疾病潛伏期
2.1.2 有疾病潛伏期
2.2 SIR模型
2.2.1 確定SIR模型
2.2.2 模型規(guī)律
2.2.3 隨機SIR模型
2.2.4 確定SIR與隨機SIR模型的比較
2.3 參數(shù)估計
2.3.1 最小二乘法
2.3.2 加權(quán)最小二乘法
第三章 COVID-19實證分析
3.1 COVID-19簡介
3.2 廣東地區(qū)疫情研究
3.2.1 確定SIR模型的參數(shù)估計
3.3 武漢地區(qū)疫情研究
3.3.1 武漢地區(qū)數(shù)據(jù)處理
3.3.2 確定SIR模型參數(shù)估計
3.3.3 隨機SIR模型參數(shù)估計
3.3.4 確定SIR模型和隨機SIR模型的比較
3.4 疫情復(fù)盤以及總結(jié)
3.4.1 結(jié)果對比
3.4.2 基礎(chǔ)再生數(shù)的估計
3.4.3 感染強度變化對疫情發(fā)展的影響
3.4.4 注射疫苗對疫情發(fā)展的影響
第四章 總結(jié)與展望
4.1 總結(jié)
4.2 展望
附錄A 修復(fù)前湖北武漢COVID-19疫情數(shù)據(jù)
附錄B 修復(fù)后湖北武漢COVID-19疫情數(shù)據(jù)
參考文獻
致謝
學(xué)位論文評閱及答辯情況表
本文編號:3754133
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【學(xué)位級別】:碩士
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ABSTRACT
第一章 介紹
1.1 研究背景
1.2 文獻綜述
1.3 COVID-19文獻綜述
1.4 研究內(nèi)容
第二章 SIR模型
2.1 傳染病倉室模型
2.1.1 無疾病潛伏期
2.1.2 有疾病潛伏期
2.2 SIR模型
2.2.1 確定SIR模型
2.2.2 模型規(guī)律
2.2.3 隨機SIR模型
2.2.4 確定SIR與隨機SIR模型的比較
2.3 參數(shù)估計
2.3.1 最小二乘法
2.3.2 加權(quán)最小二乘法
第三章 COVID-19實證分析
3.1 COVID-19簡介
3.2 廣東地區(qū)疫情研究
3.2.1 確定SIR模型的參數(shù)估計
3.3 武漢地區(qū)疫情研究
3.3.1 武漢地區(qū)數(shù)據(jù)處理
3.3.2 確定SIR模型參數(shù)估計
3.3.3 隨機SIR模型參數(shù)估計
3.3.4 確定SIR模型和隨機SIR模型的比較
3.4 疫情復(fù)盤以及總結(jié)
3.4.1 結(jié)果對比
3.4.2 基礎(chǔ)再生數(shù)的估計
3.4.3 感染強度變化對疫情發(fā)展的影響
3.4.4 注射疫苗對疫情發(fā)展的影響
第四章 總結(jié)與展望
4.1 總結(jié)
4.2 展望
附錄A 修復(fù)前湖北武漢COVID-19疫情數(shù)據(jù)
附錄B 修復(fù)后湖北武漢COVID-19疫情數(shù)據(jù)
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