基于数据驱动的传染病预测与控制数学模型构建

在传染病的预测与控制中,基于数据驱动的数学模型能够提供有价值的见解和预测。这些模型可以利用历史传染病数据,如感染率、恢复率和死亡率等,来预测未来的传染病传播趋势。本文考虑到政府的积极管控,市民的自我意识较好,江苏省在疫情初期就采取强干预措施,并结合实际情况,利用SIRS模型和基于SIR(易感者-感染者-康复者)模型改进的,引入了暴露者(E)的概念,考虑了病毒潜伏期的SEIR模型,结合大数据对江苏省疫情进行了预测。模型的理论数据与实际数据吻合度较好,结果表明构建的模型对于疫情的防控具有重要价值。