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新冠肺炎传播预测优化:基于少量早期数据的多阶段SEIRr模型 被引量：1
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作者 赛斌 宋兵 +4 位作者 谭索怡 欧朝敏 周涛 张伟 吕欣 《工程管理科技前沿》 CSSCI 北大核心 2022年第4期24-31,共8页
使用传染病传播动力学模型预测重大新发突发传染病时,极易发生因早期统计数据与实际不符以及对传播特征的认识不足等原因而造成参数估计偏差,导致预测、分析结果不准确。本文结合新冠疫情肺炎传播特征改进SEIR模型,提出了考虑无症状感... 使用传染病传播动力学模型预测重大新发突发传染病时,极易发生因早期统计数据与实际不符以及对传播特征的认识不足等原因而造成参数估计偏差,导致预测、分析结果不准确。本文结合新冠疫情肺炎传播特征改进SEIR模型,提出了考虑无症状感染者、自愈人群以及无效接触人群的多阶段SEIRr模型,并使用批量梯度下降算法进行参数学习,针对不同场景下的多个国家与地区的传播过程进行预测。实验结果表明,SEIRr模型拟合用数据更少,对数据质量要求更低,预测效果更好;而基于有限早期数据的多阶段模型能有效刻画新发突发传染病防控和治疗手段不断优化的过程,具有较好的拟合预测效果和通用性。 展开更多
关键词 seirr模型 COVID-19趋势预测 传染病传播动力学 参数估计
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