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基于分阶段SEIQDR模型的香港疫情分析
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作者 杜彦斌 刘晏浈 《应用数学进展》 2023年第2期709-717,共9页
科学地预测传染病的发展规律对疫情防控至关重要。本文构建了一类分阶段带有潜伏期和隔离仓室的SEIQDR动力学模型,且潜伏者也具有传染性。利用最小二乘算法进行参数估计,并进行数据拟合,结果表明SEIQDR模型预测结果与真实数据比较吻合,... 科学地预测传染病的发展规律对疫情防控至关重要。本文构建了一类分阶段带有潜伏期和隔离仓室的SEIQDR动力学模型,且潜伏者也具有传染性。利用最小二乘算法进行参数估计,并进行数据拟合,结果表明SEIQDR模型预测结果与真实数据比较吻合,平均误差率3.44%,可以很好地描述疫情的传播规律,分阶段预测效果更好。 展开更多
关键词 传染病 seiqdr模型 基本再生数 数据拟合
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