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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
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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]
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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
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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