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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
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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. 展开更多
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
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