基于真实世界数据的修正SEIR模型应用于疫情防控研究

背景奥密克戎在世界各地广泛传播,深圳作为连接国内外交通的重要枢纽,自2022年2月以来持续受其影响,感染者数量迅速增加。目的构建修正的易感-暴露-感染-康复(SEIR)模型,为深圳市疫情防控工作提供具有应用价值的政策参考和建议,以缓解防控压力。方法在传统SEIR传染病动力学模型基础上,针对奥密克戎传播速度快、隐匿性高、人群普遍易感等流行病学特征,引入具有政策性特征的组别,即密接者、次密接者、入深隔离者和携带者组别,构建修正SEIR模型,拟合2022-02-18—28的深圳疫情数据确定修正模型的相关参数。结果该模型的预测数据与2022-03-01—04的实际数据基本一致,为预测疫情后续发展提供了可靠依据;进一步预测了2022-03-05—19的疫情发展趋势,从疫情防控的人工干预程度、介入时间及床位数、隔离房间数等医疗卫生资源需求等方面为深圳后续的疫情防控措施提供了指导。结论修正SEIR模型在疫情发展预测、防控措施制定和调整及医疗资源配置等方面具有重要实用价值。

SEIR修正模型下的武汉地区COVID-19疫情研究与分析

以武汉地区COVID-19疫情为研究对象,修正传统SEIR传染病模型,建立符合新冠病毒传播特性的传染病模型。考虑到传染动力系统的模型参数非常数,将武汉地区疫情分为三个阶段。基于预处理后的数据,分阶段进行参数估计和模型求解。结合阈值分析,解释模型参数变化原因。经扰动分析,证实隔离对疫情规模发展的重要性。

传染病的微分方程模型

新冠肺炎自爆发以来,严重影响了人们正常的生活秩序,因此有必要利用数学模型将其传播特点数量化,研究其传播规律,并提供预测与防控的理论支撑。本文将从最简单的SI传染病数学模型入手,分析得出比较符合此次COVID-19病毒传播规律的SEIR传染病数学模型。在此基础上,提出具有检疫隔离、封城措施的新冠肺炎传播模型,另提出具有疫苗接种的传播模型,对比分析其各自优劣之处,给出适当的防疫建议。

一类传染性疾病动力学数学模型的参数反演

针对一类传染性疾病动力学数学模型的参数反演问题,提出了最佳摄动量算法.此算法是利用算子识别摄动法和线性化技术,建立的数值迭代方法.在MATLAB平台下对具体算例进行了程序实现和数值计算,验证了最佳摄动量法解决此类问题的可行性和有效性,反演得到的参数结果有助于我们分析和研究传染性疾病动力学模型,从而进一步预测和评估疫情.