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关于新型冠状病毒肺炎一类基于CCDC统计数据的随机时滞动力学模型
被引量:
7
1
作者
邵年
陈瑜
+1 位作者
程晋
陈文斌
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期697-704,共8页
科学地预测新型冠状病毒肺炎疫情发展趋势对疫情防控至关重要.本文对中国疾病预防控制中心(CCDC)发布[1]的数据进行了分析,给出了关于新型冠状病毒肺炎的一些可能的统计模型:传播链中连续病例的发病时间间隔分布、感染至发病的时间间隔...
科学地预测新型冠状病毒肺炎疫情发展趋势对疫情防控至关重要.本文对中国疾病预防控制中心(CCDC)发布[1]的数据进行了分析,给出了关于新型冠状病毒肺炎的一些可能的统计模型:传播链中连续病例的发病时间间隔分布、感染至发病的时间间隔分布和发病至住院的间隔时间3个分布,并形成了感染至确诊的时间间隔分布表达.结合CCDC统计数据和程晋团队的时滞动力学模型(TDD-NCP模型),本文发展了新的随机时滞动力学模型(Fudan-CCDC模型),并给出了参数反演结果与疫情分析.
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关键词
新型冠状病毒肺炎
时
滞
动力学
模型
随机时滞动力学模型
疫情预测
下载PDF
职称材料
基于时滞动力学模型对钻石公主号邮轮疫情的分析
被引量:
5
2
作者
罗心悦
邵年
+1 位作者
程晋
陈文斌
《数学建模及其应用》
2020年第1期15-22,F0003,共9页
2019年末以来,新型冠状病毒肺炎迅速蔓延的疫情引发了全球关注.文献[5-6]提出了一类时滞动力学系统的新冠肺炎传播模型用以描述疫情的发展趋势.文献[7]在此基础上,结合CCDC统计数据,提出了一类基于CCDC统计数据的随机时滞动力学模型.本...
2019年末以来,新型冠状病毒肺炎迅速蔓延的疫情引发了全球关注.文献[5-6]提出了一类时滞动力学系统的新冠肺炎传播模型用以描述疫情的发展趋势.文献[7]在此基础上,结合CCDC统计数据,提出了一类基于CCDC统计数据的随机时滞动力学模型.本文将使用以上两类模型研究分析"钻石公主号"邮轮的疫情发展.基于日本厚生劳动省公布的数据,本文准确反演出模型参数,进而有效模拟当前疫情的发展,并预测疫情未来的趋势,发现在疫情爆发初期基本再生数R0(t)较大,而后随着防控措施加强而逐渐减小;约在2月下旬,累计确诊人数增长速度放缓,在3月上旬,累计确诊人数趋于稳定,即无新增确诊人数,疫情得到有效控制;最终累计确诊人数对隔离率变化敏感,隔离率升高,最终累计确诊人数将有显著下降.针对传染率较高、隔离率较低的问题,本文建议日本政府进一步加强防控措施,抑制疫情的大规模爆发.
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关键词
新型冠状病毒肺炎
时
滞
动力学
模型
随机时滞动力学模型
参数反演
疫情预测
下载PDF
职称材料
题名
关于新型冠状病毒肺炎一类基于CCDC统计数据的随机时滞动力学模型
被引量:
7
1
作者
邵年
陈瑜
程晋
陈文斌
机构
复旦大学数学科学学院
上海财经大学数学学院
复旦大学上海市现代应用数学重点实验室
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第4期697-704,共8页
基金
国家自然科学基金项目(11671098,91630309,11971121)
高等学校学科创新引智计划项目(B08018)资助.
文摘
科学地预测新型冠状病毒肺炎疫情发展趋势对疫情防控至关重要.本文对中国疾病预防控制中心(CCDC)发布[1]的数据进行了分析,给出了关于新型冠状病毒肺炎的一些可能的统计模型:传播链中连续病例的发病时间间隔分布、感染至发病的时间间隔分布和发病至住院的间隔时间3个分布,并形成了感染至确诊的时间间隔分布表达.结合CCDC统计数据和程晋团队的时滞动力学模型(TDD-NCP模型),本文发展了新的随机时滞动力学模型(Fudan-CCDC模型),并给出了参数反演结果与疫情分析.
关键词
新型冠状病毒肺炎
时
滞
动力学
模型
随机时滞动力学模型
疫情预测
Keywords
novel coronavirus pneumonia
time delay dynamic model
statistical time delay dynamic model
outbreak prediction
分类号
R563.1 [医药卫生—呼吸系统]
O175 [理学—基础数学]
下载PDF
职称材料
题名
基于时滞动力学模型对钻石公主号邮轮疫情的分析
被引量:
5
2
作者
罗心悦
邵年
程晋
陈文斌
机构
上海财经大学数学学院
复旦大学数学科学学院
上海市现代应用数学重点实验室
出处
《数学建模及其应用》
2020年第1期15-22,F0003,共9页
基金
国家自然科学基金(11671098,91630309),国家自然科学基金(11971121)资助
111计划(B08018)资助。
文摘
2019年末以来,新型冠状病毒肺炎迅速蔓延的疫情引发了全球关注.文献[5-6]提出了一类时滞动力学系统的新冠肺炎传播模型用以描述疫情的发展趋势.文献[7]在此基础上,结合CCDC统计数据,提出了一类基于CCDC统计数据的随机时滞动力学模型.本文将使用以上两类模型研究分析"钻石公主号"邮轮的疫情发展.基于日本厚生劳动省公布的数据,本文准确反演出模型参数,进而有效模拟当前疫情的发展,并预测疫情未来的趋势,发现在疫情爆发初期基本再生数R0(t)较大,而后随着防控措施加强而逐渐减小;约在2月下旬,累计确诊人数增长速度放缓,在3月上旬,累计确诊人数趋于稳定,即无新增确诊人数,疫情得到有效控制;最终累计确诊人数对隔离率变化敏感,隔离率升高,最终累计确诊人数将有显著下降.针对传染率较高、隔离率较低的问题,本文建议日本政府进一步加强防控措施,抑制疫情的大规模爆发.
关键词
新型冠状病毒肺炎
时
滞
动力学
模型
随机时滞动力学模型
参数反演
疫情预测
Keywords
COVID-19
time-delay dynamic system
statistical time-delay dynamic system
parameter identication
epidemic prediction
分类号
O29 [理学—应用数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
关于新型冠状病毒肺炎一类基于CCDC统计数据的随机时滞动力学模型
邵年
陈瑜
程晋
陈文斌
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
7
下载PDF
职称材料
2
基于时滞动力学模型对钻石公主号邮轮疫情的分析
罗心悦
邵年
程晋
陈文斌
《数学建模及其应用》
2020
5
下载PDF
职称材料
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