基于改进SEIR模型的疫情预测与分析

• 作者: 周强 池晓航 王国柱
• 来源期刊: 河南工学院学报
• 学科: 数学
• 关键词: COVID-19 SEIR模型 传染病模型 无症状感染者 传播动力学
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 数理研究
• 页码范围: 29-33
• 页数: 5页
• 分类号: O175
• 语种: 中文

摘要

在传统SEIR模型的基础上,引入了"无症状感染者"的概念.考虑无症状感染者的隐蔽性和传染性,通过改进传统的SEIR模型,建立了一种更加精确的SEIADR模型.运用该模型对湖北省新型冠状肺炎的疫情数据发展趋势进行预测分析,结果显示,引入无症状感染者的SEIADR模型具有更好的拟合效果和预测性能,更加接近真实数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周强		3	0	0.0	0.0
2	王国柱		1	0	0.0	0.0
3	池晓航		1	0	0.0	0.0