基于引入隐形传播者的SEIR模型的COVID-19疫情分析和预测

• 作者: 林俊锋
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: COVID-19 动力学模型 疫情评估 SEIR 隐形传播者
• 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: 375-382
• 页数: 8页
• 分类号: O29|TP391
• 字数: 6734字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12178/1001-0548.2020083

摘要

在传统SEIR模型基础上,引入了"隐形传播者"的概念,并利用2020年1月25日至2月22日的COVID-19疫情数据进行模型拟合,并对结果进行分析.同时,利用拟合好的模型对2020年2月22日之后的演化情况进行仿真.结果显示,引入隐形传播者的SEIR模型在拟合和预测性能上有显著提升,降低了50％～70％的拟合误差;拟合系数表明,在疫情前期和后期携带病毒人群占潜伏者的比例分别为30％和5％,被确诊的概率由7％上升为40％,核酸检测技术趋于成熟;隐形传播者初期人数约为70000,在国家有效管控下,目前控制在2500名附近;预测3月中旬为"拐点",4月底居民可恢复正常生活,最终累计确诊数在100000左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林俊锋	深圳大学经济学院	1	0	0.0	0.0