基于时变参数-SIR模型的COVID-19疫情评估和预测

• 作者: 刘庆珍 吕忠全 喻孜 张贵清
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: COVID-19 疫情评估 预测 SIR模型
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 专题:新型冠状病毒肺炎疫情防控
• 页码范围: 357-361
• 页数: 5页
• 分类号: TP391|O414
• 字数: 3502字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12178/1001-0548.2020027

摘要

该文基于COVID-19疫情发展到2020年2月1日所呈现的特点,对SIR模型进行了修正,使用易感再生数、当日感染率和潜伏感染率来求解病毒演化动力学方程,研究了感染人数的变化趋势,并分析了政府防控措施对趋势变化产生的影响.结果表明,从2020年1月24日后,政府的防控措施有效降低了病毒蔓延趋势.与1月24日之前呈现的趋势相比,截至2020年2月1日,实际感染人数较原趋势预估人数下降了超1/2.易感再生数、当日再生数和潜伏再生数都大幅度降低.基于目前的趋势,对易感再生数、当日感染率、潜伏感染率随时间的变化进行了分析,利用时变参数对疫情发展进行了预测.结果表明在2020年2月9日左右,疫情发展会达到高峰,随后确诊人数将出现下降.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	喻孜	南京林业大学理学院	18	25	2.0	4.0
2	刘庆珍		4	14	2.0	3.0
3	吕忠全	南京林业大学理学院	3	2	1.0	1.0
4	张贵清	天津科技大学理学院	3	1	1.0	1.0