基于动态SEIR模型的小规模疫情预测

基于动态SEIR模型的小规模疫情数据预测研究可为目前社会各界的生活安排、工作规划等提供重要的参考依据。传统的SEIR模型中感染率是恒定的,但在新冠病毒传播情况下,接触率随时间而变化,进而预测结果受到影响。同时现有的大规模疫情数据受外界因素影响较大,传统的SEIR模型无法完全适用于复杂情况下的疫情预测,故提出一种基于动态的SEIR模型的预测方法。将接触率通过逻辑函数计算得出,对小规模疫情数据进行预测,该模型的构建与研究具有一定的应用价值。

基于动态SEIR模型的传染性疾病预测和政策评估

突发传染病防控问题是近年来引起社会广泛关注的焦点话题,突发传染病不仅会对人们生命健康造成巨大威胁,还会对经济发展、社会稳定造成严重影响,实现突发传染病的及时预警、实时监控和合理预测对传染病防控有着非常重要的现实意义.本文在传播动力学SEIR(Susceptible Exposed Infectious Removed)模型的基础上,提出动态SEIR(dynamic SEIR)模型来研究突发传染病的传播趋势.该模型不仅可以考虑人口流动对疾病传播的影响,而且可以根据防控干预措施对模型参数进行动态估计,更符合传染病的病毒传播特点,有更好的预测效果.最后,本文提供相应的R软件包dSEIR供研究者使用.