基于改进SEIR模型的突发传染病传播规律研究

突发传染病严重威胁着人民的健康和社会的稳定,已经成为社会各界广泛关注的焦点问题,为了更好地预防和控制传染病的发生和传播。综合考虑突发传染病的传播特性,在传统SEIR模型的基础上,引入接触者类型,考虑接触者的延迟隔离时间,提出一种改进的SEIR模型(SCH_(c)EIUHRD模型)。结果验证了模型的有效性,明确了接触者延迟隔离对突发传染病传播的影响机理,表明接触者的及时隔离对疫情控制的必要性。研究能够为传染病防控措施的制定提供理论依据。

基于改进SEIR模型的新冠肺炎疫情分析与预测

针对新型冠状病毒的潜伏期较长,基于每日发布的新冠疫情数据集,在经典SEIR (Susceptible-Exposed-Infected-Recovered)模型的基础上,考虑了隐性传播人群,并且将确诊人群分为两类(一类感染者具有传染能力;一类感染者由于处于隔离期间,其感染能力可忽略不计),构建了基于改进SEIR的新冠肺炎传播动力学模型。以2021年12月15日到2022年1月13日的西安市疫情数据为依据,拟合得到了改进SEIR模型的动力学参数,对西安市COVID-19疫情进行预测和评估。结果表明,基于改进SEIR传染病动力学模型对疫情的理论估计与西安市疫情的实际情况较为符合,数据可视化和医学隔离等措施对抑制疫情大面积传播有重要作用。

基于可改进SEIR模型的潜伏期有传染力的传染病分析

在传统的SEIR传染病模型的基础上,加入了病毒在潜伏期和染病期均有传染力等因素,建立了一种新的可持续改进的SEIR传染病动力学模型。以新型冠状病毒疫情的流行和传播为例,根据疫情早期传播数据,利用Matlab数学软件对数据进行了拟合和预测,为疫情防控提供了科学依据。

基于改进SEIR模型的传染疾病模型构建及仿真研究

传染疾病的模型构建及仿真研究可为疾病溯源、预测疫情、制定疾病防控措施提供重要的参考依据。针对经典SEIR模型考虑的影响因子较少,无法完全适用于人为干预场景下的疫情评估,笔者提出一种基于改进SEIR模型的传染疾病模型,将人群的社交意愿、普遍采用的防控措施作为影响因子,对经典SEIR模型进行改进,利用虚拟技术将模型在虚拟场景中进行计算机模拟,预测可能出现的传染,对防控措施进行预判评价,具有一定的应用价值。

基于改进SEIR模型的新冠肺炎疫情沿交通线路传播机制

考虑了新冠肺炎通过接触和飞沫传染、在潜伏期具有传染性等特性,结合交通工具空间狭小、环境密闭的特点,基于SEIR模型,建立了考虑交通工具内病毒密度、乘客之间接触率与感染率、乘客乘坐时间等因素的交通工具内部疫情传播模型;基于交通工具内部疫情传播形式,考虑交通工具在多个停靠站点上下乘客的过程将疫情传播到非疫区,建立了基于人口迁徙的疫情沿交通线路传播的模型;利用建立的2个模型,分析了疫情沿交通线路传播机制,研究了武汉人口迁徙指数与确诊人数的关系,并模拟了疫情沿高铁线路传播的过程。研究结果表明:各省、市级累计确诊人数与人口迁徙指数有着较强的正相关性,表明交通对疫情传播具有一定的助推作用,在交通运输工具内有可能造成一定数量乘客被感染;依据潜伏期的推后效应,在一定程度上解释了除武汉之外中国其他各省市区在2020年1月31日至2月5日每日新增确诊人数处于高峰状态;采取隔离与降低乘客上座率等措施减少乘客相互之间接触机会,可以有效降低乘客被感染风险,且效果显著好于通风和消毒措施。可见,为了合理控制疫情沿交通线路传播,在交通运输工具内应以降低上座率,加大乘客之间的乘坐距离,降低相互接触率等措施为主,辅以增加通风和消毒措施。

基于SEIR模型的数字化技术在重大疫情应急预案中的应用

目的:本文采用SEIR(Susceptible-Exposed-Infected-Recovered)模型模拟我国传染病暴发、传播及流行机制,应用数字化仿真技术以解决传统重大疫情应急预案更新不及时、多使用场景难以同时适用以及医疗资源分配不均衡等问题。方法:以2022年8月1日-8月20日的密接、次密接及康复者数据为基础,设计干预函数,拟合流行病学特征参数,构建改进SEIR模型,并使用MATLAB软件搭建数字化仿真环境生成《新型冠状病毒肺炎诊疗方案(试行第九版)》应急预案内容。结果:在疫苗接种率从89.7%提升到95.0%以上,携带者数量可减少约37.9%。对密接者采取14日集中隔离+6日居家健康监测和对次密接者采取14日居家健康监测的防控策略,本地感染者数量最多可下降60.0%。将感染者集中救治时间由14天降至7天,可最多节约7.6%的床位。结论:数字化技术生成的应急预案,可快速指导政策制定者适时调整疫苗接种、密接和次密接隔离时间及感染者集中治疗时间等策略,以实现精准高效防控。

基于改进的SEIR模型对新型冠状病毒防疫政策有效性的评估与建议

在新冠疫情的背景下,文章通过改进后的SEIR模型来评估各国的抗击疫情的防疫措施对疫情发展曲线的影响程度,用模糊评估法评估各个国家人民对各国政府的政策有效性的评价,并用聚类分析法以及SEIR模型展现抗击疫情积极干预与消极干预的不同发展趋势,最后提出了加强疫情防控的对策建议。

有限理性驱动的网络圈群舆情共振双重效应分析

从有限理性视角出发,考虑网络圈群内存有不同子圈群,构建基于改进SEIR的网络圈群舆情共振模型,并通过案例仿真对比分析网络圈群舆情共振正负效应。结果表明:网络圈群的舆情共振会促使网络舆情传播更加迅速且持久;网络圈群舆情共振存在正负双重效应,对政府治理及社会稳定产生不同影响,并以此提出引导网络圈群舆情共振效应的针对性对策。

航班运行风险网络的传播与控制改进

为探究航班运行风险的产生、传播与控制过程,首先统计华北区域航班运行数据共计76个风险节点。然后,采用偏秩相关系数构建风险网络,再使用社团模块探测算法与三角最大滤波法验证网络适用性。并且,提出一种适用于航班运行风险分析的SEIR(susceptible-infected-exposed-recovered)模型。根据动力学传播结果,聚类定位网络传播中关键节点。最后,采用前置预防与战术处置两类控制方案。计算结果表明,仅控制5个节点后,感染峰值可降低18.44%,峰值时间推后两个周期,起降等重要操纵节点被感染次数平均下降11.74%。该方案在感染峰值、感染周期、重要节点感染3个方面的抑制效果均占优。以上结果证实,所提方案可有效用于航班运行风险问题分析。

一种改进的移动社交网络SEIR信息传播模型研究

随着移动互联技术的发展,移动社交网络正改变着人们进行信息交流与共享的模式。其中,微信作为当前最流行的、具有一定代表性的移动社交软件,其众多功能和及时性、社交化的特点,吸引众多用户运用微信进行信息的实时交流和共享。以微信朋友圈为研究对象,分析了微信的信息传播特点与传播机制,在此基础上,引入用户相似度、信息价值和信息时效性等影响因素构建了一种适用于解释微信朋友圈信息传播规律的改进的SEIR信息传播的系统动力学模型,仿真实验表明该改进的信息传播模型能较好解释相关影响因素对微信信息传播的影响。

一种改进的SEIR高校突发事件传播模型

对于人群密集的高校而言，学生间的交流尤其是突发事件信息的传播相对外界更为迅速。为研究信息的传播规律，以某高校突发事件通过微信传播为例，并仿照传染病传播特点建立了改进的SEIR模型，即传播概率并非常数，而是由社交关系的限制、外界因素的控制以及在“小社会”下消息的重叠传播所决定的相关变量，并利用采集的数据进行Matlab仿真模拟。通过控制不同参数发现，改进的SEIR模型与高校突发事件信息的传播规律更加吻合。

埃博拉病毒的传播分析

由于猩猩的潜伏期无法忽略，因此我们建立了经典的传染病传播SEIR模型。但由于在发病的不同时期患病者的感染能力不同，因此我们在此模型的基础上对感染人数增加了一个扰动项。我们未考虑猩猩的出生率和死亡率，从而得到适合此问题的改进的SEIR模型。通过对模型中参数的求解，我们可以对埃博拉病毒在猩猩群体的传播进行预测。